VLIV KOHEZNÍ POLITIKY NA ÚROVEŇ A KVALITU ZAMĚSTNANOSTI V ČESKÉ REPUBLICE

MINISTERSTVO PRO MÍSTNÍ ROZVOJ

VLIV KOHEZNÍ POLITIKY NA ÚROVEŇ A KVALITU ZAMĚSTNANOSTI V ČESKÉ REPUBLICE ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Praha, červenec 2010

Zpracovatel:

Národní vzdělávací fond, o.p.s. Opletalova 25 110 00 Praha 1 IČ: 25751417 DIČ: CZ25751417

Vliv kohezní politiky na úroveň a kvalitu zaměstnanosti v České republice

1. Shrnutí

Závěrečná zpráva obsahuje souhrnné strukturované informace o řešení projektu Vliv kohezní politiky na úroveň a strukturu zaměstnanosti v České republice. Cílem tohoto projektu bylo zjistit, jakou roli a jaký vliv má evropská kohezní politika na zlepšení úrovně a kvality zaměstnanosti v České republice. Obdobné projekty se souběžně řešily i v Polsku a v Maďarsku. Metodologie, která byla použita při vypracování závěrečné zprávy, uplatňovala přístupy, zmíněné nebo použité ve třech hlavních dokumentech: v Pracovním dokumentu č. 6 Evropské komise Měření dopadů strukturálních fondů na zaměstnanost, v metodologické stati Impact of the cohesion policy on the level and quality of employment in Poland (vydané v prosinci 2008 polským Ministerstvem pro místní rozvoj) a ve vlastních pracích autorů z Národního vzdělávacího fondu a Hope-Euservis.cz. Primární data, používaná v závěrečné zprávě, byla členěna v souladu se zadáním z hlediska časového období na léta spadající do období před vstupem ČR do Evropské unie (1999 – 2003) a do období po tomto vstupu (2004 – 2008). Z hlediska analytických přístupů byl používán jednak přístup bottom-up a jednak přístup top-down. V rámci prvního přístupu byly zjišťovány a poté analyzovány relevantní informace od příjemců z fondů EU. Při zjišťování těchto informací se uplatnila specifická dotazníková šetření s příjemci z vybraných operačních programů, které podporovaly vytváření pracovních míst a jejichž řídící orgány tyto ukazatele sledovaly. Z období 2004 – 2006 šlo například o programy OP RLZ, IS EQUAL, JPD 3, JPD 2, OP PP, SROP a z období 2007 – 2013 o programy OP LZZ, OP PA a regionální operační programy. Na vybraném vzorku se též uskutečnily řízené rozhovory. Při přístupu top-down byla k analýze využívána zejména data, zjišťovaná na národní úrovni. Šlo zejména o informace, obsažené ve zprávách a šetřeních Českého statistického úřadu, Ministerstva práce a sociálních věcí a dalších organizací. Byly také využity specifické zprávy o vývoji zaměstnanosti v ČR a zprávy a evaluační studie zabývající se dosavadními výsledky implementace operačních programů Rozvoj lidských zdrojů a Lidské zdroje a zaměstnanost. Základní metodou pro získávání informací a údajů byl desk research všech dostupných materiálů a informací. Z informačních zdrojů, používaných pro srovnávání situace a/nebo vývoje v České republice a v zahraničí byly používány zejména zprávy, studie a analýzy, které vznikly z iniciativy generálního direktorátu Zaměstnanost, sociální věci a rovné příležitosti Evropské komise. Využito bylo také prací Evropského centra pro podporu rozvoje odborného vzdělávání (CEDEFOP), které se zabývají vývojem nabídky a poptávky na evropském trhu práce. Těžiště závěrečné zprávy tvoří její kapitola 4 – Kohezní politika a zaměstnanost v České republice. Její obsah je v souladu se zadáním projektu rozčleněn do 12 oddílů, z nichž každý je věnován jedné ze 12 zadaných hlavních evaluačních otázek a jejichž obsah je koncipován

2


tak, aby poskytl na tyto otázky náležité konkrétní odpovědi. Jádro odpovědí na tyto otázky tvoří zároveň hlavní závěry, vyslovené na základě vykonaných prací. Díky intervencím ze Strukturálních fondů bylo v období 2004 – 2008 v České republice vytvořeno 47 000 hrubých a 32 640 čistých pracovních míst. Míra příspěvku oproti místům vzniklým z národní podpory (aktivní politika zaměstnanosti, investiční pobídky) je asi jedna pětina. Nejvíce pracovních míst (55,7 %) bylo vytvořeno v terciárním sektoru ekonomiky a z nich bylo zachováno 45,7 %. V sekundárním sektoru bylo vytvořeno 43,5 % pracovních místa, avšak míra jejich zachování byla v tomto sektoru nejvyšší (53 %). Nejvíce pracovních míst bylo vytvořeno v regionu Střední Morava (21,1 %) a nejméně v Praze (5 %). Nejvíce pracovních míst bylo vytvořeno pro osoby se sekundárním vzděláním (54,5 %) a těchto pracovních míst byl také zachován nejvyšší podíl (60,6 %). Z hlediska věku bylo vytvořeno i zachováno nejvíce pracovních míst pro osoby ve věku 25 – 54 let. Podíl žen, zaměstnaných na vytvořených pracovních místech, činil 43 %. Podíl osob se zdravotním postižením, zaměstnaných na vytvořených pracovních místech, dosáhl 4,5 %. Celkem 92 % projektů udrželo vytvořená pracovní místa déle než 1 rok. Struktura zaměstnanosti se v České republice měnila v období 1999 – 2008 jen nepatrně. Vývoj struktury zaměstnanosti byl v hlavních rysech stejný jak v letech před vstupem České republiky do Evropské unie, tak i v období po jejím vstupu do EU. Struktura zaměstnanosti podle pohlaví, věku, úrovní vzdělání, ekonomických sektorů a zaměstnání (povolání) se vyvíjela a je ve všech regionech ČR podobná s výjimkou Prahy. Míra nezaměstnanosti kolísala v období 1999 – 2004 mezi 7,8 – 8,8 % a v období 2004 – 2008 se snižovala z 8,3 % na 4,4 % s tím, že trendy jejího vývoje byly v různých regionech České republiky stejné, avšak výše míry nezaměstnanosti byla výrazně podprůměrná v Praze a výrazně nadprůměrná v regionech Severozápad a Moravskoslezsko. Intervence v rámci projektů Operačního programu Rozvoj lidských zdrojů byly účinnější oproti aktivní politice zaměstnanosti. Jednotkové náklady na vytvoření/udržení pracovních míst nelze určit. Pomoc ESF je výrazně účinná u specifických skupin – osob se zdravotním postižením osob nad 50 let a osob se základním vzděláním. Z fondů EU byla vytvořena převážně pracovní místa s nižší kvalitou práce (celkem tři čtvrtiny). Ze sledovaných faktorů ovlivňujících úroveň zaměstnanosti v České republice (demografické faktory, ekonomické subjekty, mzdy a ekonomický růst) byl ve sledovaném období 1999 – 2008 (tj. před vstupem ČR do EU i po tomto vstupu) klíčovým faktorem pro vývoj zaměstnanosti ekonomický růst. Další faktory ovlivňovaly úroveň zaměstnanosti jen ve velmi omezené míře. Změny ve struktuře zaměstnanosti potvrzují, že se Česká republika přibližuje znalostní ekonomice, i když tempo tohoto přibližování je pomalé. Zvyšují se podíly osob, zaměstnaných v kvalifikačně či technologicky náročných profesích a oborech, a podíly zaměstnanců s terciárním vzděláním.

3


Prognózy poptávky po pracovní síle ukazují růst poptávky po pracovní síle v sektoru služeb, po pracovnících s terciárním vzděláním, po technicích a příbuzných profesích. Pokud jde o faktory ovlivňující práci na plný a částečný pracovní úvazek, byl identifikován významný vliv faktoru pohlaví, vzdělání a věku na to, zda daná osoba pracuje na částečný pracovní úvazek. Hlavními příčinami práce na částečný pracovní úvazek jsou v České republice zdravotní důvody a péče o děti či postiženou osobu. Celkový podíl osob, zaměstnaných na částečný pracovní úvazek, stagnuje, avšak zvyšuje se u osob s vyšší úrovní vzdělání a naopak se snižuje u osob s nižší úrovní vzdělání. Podíl mužů v produktivním věku pracujících na částečný pracovní úvazek klesá. Analýza faktorů ovlivňujících zaměstnání na dobu určitou (zkušební doba, studium, stáž, neschopnost najít trvalé zaměstnání) ukázala, že téměř dvě třetiny (63 %) obyvatel ČR je k práci na dobu určitou nuceno tím, že nemohly najít práci s jiným typem smlouvy. Podíl osob pracujících na dobu určitou v posledních letech v ČR spíše stagnoval, po vstupu ČR do EU dokonce mírně klesl. Po vstupu ČR do EU se zvýšil podíl osob pracujících na částečný pracovní úvazek a zároveň na dobu určitou. Nejvyšší podíl osob pracujících na dobu určitou je v administrativních a podpůrných činnostech a v činnostech v oblasti nemovitostí, kultury a vzdělávání. Diverzifikace regionů (NUTS 2) se zřetelem na ukazatele trhu práce se zvyšovala naposledy v letech 2004 a 2005 a od té doby stagnuje. Absolutní míra variability se od roku 2005 postupně snižuje. Závažnost diverzifikace regionů NUTS 2 se tak po vstupu ČR do EU snížila. Od roku 2006 lze navíc pozorovat tzv. beta konvergenci, která vede ke snižování regionálních rozdílů. Kvalifikační požadavky ve vysoce kvalifikovaných odvětvích se zvyšují a lze předpokládat, že tento trend bude pokračovat i v dalších letech. Rovněž odměňování pracovníků s terciárním vzděláním má postupně vzrůstající tendenci, i když v ČR je výše mzdy těchto pracovníků v porovnání s průměrem EU podprůměrná. Míru udržitelnosti pracovních míst nelze v důsledku neexistence relevantních dat specifikovat. Přesto se lze domnívat, že v kvalifikačně náročných sektorech je tato udržitelnost vyšší. Kvalifikační nároky se sice zvyšují i v dalších (méně kvalifikačně náročných) sektorech, avšak ne v takovém rozsahu jako v kvalifikačně náročných sektorech. Na základě zjištěných závěrů bylo formulováno několik doporučení, která by měla být uplatňována při koncipování a implementaci kohezní politiky a politiky zaměstnanosti v České republice v příštích obdobích. Tato doporučení jsou uvedena na závěr 5. kapitoly této závěrečné zprávy.

4


2. Obsah 1.

Shrnutí ....................................................................................................................................... 2

2.

Obsah......................................................................................................................................... 5

3.

Úvod .......................................................................................................................................... 6

4.

Kohezní politika a zaměstnanost v České republice..................................................................... 8 4.1

Intervence kohezní politiky a tvorba nových pracovních míst .............................................. 8

4.2

Kohezní politika a struktura zaměstnanosti v České republice ........................................... 16

4.3 Dopad finančních prostředků EU na zaměstnanost v regionech s nejvyšší mírou nezaměstnanosti.......................................................................................................................... 23 4.4

Nejefektivnější a nejúčinnější intervence z fondů EU......................................................... 35

4.5

Hlavní faktory ovlivňující úroveň zaměstnanosti v ČR ........................................................ 44

4.6

Vliv intervencí na budování ekonomiky založené na znalostech ........................................ 50

4.7

Trendy ve vývoji struktury zaměstnanosti po vstupu ČR do EU .......................................... 57

4.8

Prognózy poptávky po pracovní síle v České republice a EU .............................................. 60

4.9

Faktory ovlivňující rozsah pracovních úvazků .................................................................... 68

4.10

Faktory ovlivňující práci na dobu určitou a neurčitou ........................................................ 73

4.11

Konvergence v regionálních trzích práce v ČR.................................................................... 76

4.12 Změny kvality práce v ČR po jejím vstupu do EU.................................................................. 82 5

Závěry a doporučení................................................................................................................. 88

6

Přílohy...................................................................................................................................... 93

7

Popis použité metodologie a zdrojů dat použitých ve studii .................................................... 102

8

Seznam grafů ......................................................................................................................... 110

9

Seznam tabulek....................................................................................................................... 112

10 Seznam obrázků...................................................................................................................... 114 11 Seznam použitých zdrojů ........................................................................................................ 115 12 Seznam zkratek....................................................................................................................... 117

5


3. Úvod Předkládaná závěrečná zpráva projektu Vliv kohezní politiky na úroveň a strukturu zaměstnanosti v České republice obsahuje souhrnné strukturované informace o řešení projektu, realizovaného v rámci stejnojmenné veřejné zakázky Ministerstva pro místní rozvoj. Autory této závěrečné zprávy jsou odborníci z konsorcia, které bylo složeno z Národního vzdělávacího fondu a HOPE – Euservis.cz. Cílem projektu bylo zjistit, jakou roli a jaký vliv má evropská kohezní politika na zlepšení úrovně a kvality zaměstnanosti v České republice. Po metodologické stránce vycházelo zvolené řešení z několika klíčových dokumentů. Patří k nim (kromě vlastního zadání zakázky ze strany Ministerstva pro místní rozvoj) především Pracovní dokument č. 6 Evropské komise Měření dopadů strukturálních fondů na zaměstnanost z března 2007 a metodologická stať polské organizace PAG Uniconsult Impact of the cohesion policy on the level and quality of employment in Poland, vypracovaná z podnětu polského Ministerstva pro místní rozvoj. Pokud jde o uplatněné metody práce, použili autoři závěrečné zprávy v souladu se zadáním veřejné zakázky jak makroekonomickou analýzu dat Českého statistického úřadu, Ministerstva práce a sociálních věcí a řady dalších informací (přístup „topdown“), tak i dotazníková šetření, řízené rozhovory a analýzu dat od příjemců fondů EU (přístup „bottom-up“). Analyzovaná data popisují vývoj zaměstnanosti v České republice jednak v období před vstupem České republiky do EU v letech 1999 – 2003 a jednak v období po vstupu ČR do Unie v letech 2004 – 2008. Struktura závěrečné zprávy je uspořádána tak, jak byla prezentována v nabídce zmíněného konsorcia. Kromě obvyklého shrnutí, obsahu a úvodu jsou nejdůležitějšími částmi závěrečné zprávy její kapitoly 4 a 5. Kapitola 4 tvoří těžiště obsahu celé předkládané závěrečné zprávy. Tato 4. kapitola je se zřetelem k požadované struktuře předmětu plnění veřejné zakázky rozdělena do 12 oddílů (4.1 – 4.12). Každý oddíl této kapitoly je věnován jedné ze 12 zadaných hlavních evaluačních otázek a jeho obsah je koncipován tak, aby poskytl na tyto otázky náležité konkrétní odpovědi. V případě, že v zadání zakázky bylo ke každé hlavní evaluační otázce formulováno otázek několik, zabývá se obsah každého oddílu všemi zadanými otázkami. Odpovědi na všechny zadané evaluační otázky jsou uvedeny vždy na závěr každého oddílu 4. kapitoly. V kapitole 5 jsou prezentovány závěry a doporučení. Tato doporučení jsou zaměřena na provádění politiky soudržnosti v oblasti zaměstnanosti. Jsou koncipována tak, aby přispěla ke společné evropské

6


debatě o budoucnosti politiky soudržnosti po roce 2013. Obsah doporučení se zaměřuje na přímé intervence v rámci politiky soudržnosti, na účinnou a efektivní údržbu a zakládání nových lepších pracovních míst v České republice. Poslední dvě kapitoly závěrečné zprávy obsahují přílohy a posléze popis použité metodologie a zdrojů dat, použitých v závěrečné zprávě.

7


4. Kohezní politika a zaměstnanost v České republice 4.1 Intervence kohezní politiky a tvorba nových pracovních míst Mezi lety 2004 a 2008 bylo za pomoci programů strukturálních fondů v ČR vytvořeno celkem asi 47 000 nových pracovních míst. Pracovní místa vznikla především v rámci programů: OP RLZ, OP PP a SROP (viz následující graf). Zastoupení programů ESF bylo dominantní. Graf č. 1: Počet vytvořených pracovních míst za období 2004 -2008

Zdroj: IS SF

Z dotačních programů podpory MPO (OP PP a OP PI) vytvořilo pracovní místo nebo místa celkem 51 % projektů. Za programy ESF není tato informace z IS dostupná. V minulém programovém období bylo jen výjimečně podmínkou podpoření projektu i vytvoření určitého počtu nových pracovních míst. V současném období se tato podmínka již v programech vyskytuje častěji (např. program ICT a strategické služby OP PI1). V některých výzvách bývají žadatelé vytvářející pracovní místa zvýhodňováni plusovými body při hodnocení, i to je ovšem výjimečné. Počet pracovních míst dle subjektu a sektoru Po vstupu ČR do EU byla pracovní místa ze strukturálních fondů vytvářena především podnikatelskými subjekty, a to ve všech programech. V programech financovaných z ERDF byla tato dominance ještě výraznější než u programů ESF, což vyplývá ze zaměření programu (viz následující graf). Zastoupení neziskového sektoru bylo u ESF programů více než čtyřnásobné oproti ERDF programům.

1

Např. III. výzva od 3 do 40 PM dle velikosti podniku a podporované aktivity

8


Dle IS OP PP vytvořily malé a střední podniky 6 205 pracovních míst, zbylých 3 512 pracovních míst připadá na velké podniky a ostatní organizace a instituce (např. vysoké školy atd.). Graf č. 2: Rozložení nově vytvořených pracovních míst dle strukturálního fondu a typu příjemce

Zdroj: Dotazníkové šetření mezi příjemci

Při analýze rozložení pracovních míst dle sektoru zjistíme, že v priméru byl celkově vytvořen zcela minimální podíl pracovních míst. U ERDF programů pak bylo zastoupení sekundéru a terciéru rovnoměrné (okolo 50 %). U programů ERDF ale dominovalo zastoupení terciéru (68 %). Rozdělení pracovních míst dle sektoru reflektuje fakticky zaměření programů.

Při srovnání vytvořených

pracovních míst se zaměstnaností v národním hospodářství se ukazuje, že nově vytvořená pracovní místa vzniklá v operačních programech směřují do sekundéru více, než by odpovídalo jeho podílu na zaměstnanosti v národním hospodářství.

9


Graf č. 3: Rozložení nově vytvořených pracovních míst dle sektoru


Graf č. 4: Srovnání míst dle sektoru

zastoupení

pracovních

Zdroj: Dotazníkové šetření mezi příjemci, ČSÚ

Zatímco celkově za oba SF u vytvořených pracovních míst převládá terciér (56 %), u udržených míst dominuje sekundér, ve kterém bylo udrženo 53 % míst (v terciéru pak 46 %). Toto rozložení v podstatě reflektuje vývoj pracovního trhu, tedy narůstající podíl terciéru, tzn. pracovní místa vznikají spíše v tomto sektoru, zatímco v sekundéru je více patrná snaha pracovní místa s podporou SF udržet. Regionální členění vytvořených pracovních míst Regionální rozčlenění pracovních míst je k dispozici pouze za programy ERDF, přičemž největší podíl pracovních míst z ERDF byl vytvořen v regionech NUTS 2 Střední Morava (cca 21 %), Jihovýchod (17 %) a Jihozápad (15 %) a nejmenší pak v regionu Praha (cca 5 %). Blíže o zaměstnanosti v regionech viz kapitola 4.3. Pracovní místa dle vzdělání a věku zaměstnaných osob Z pohledu věku osob nastupujících na nově vytvořená pracovní místa zcela převládá věková skupina 25 - 44 let. Zastoupení věkové skupiny 45 - 54 let je u ERDF rovněž relativně významné (cca 1/4). Je zajímavé, že programy ESF se na starší věkové skupiny orientují poměrně málo. Nicméně nejvyšší míra nezaměstnanosti je v ČR právě ve věkové skupině 25 - 44 a 45 - 54 let.

10


Udržená pracovní místa jsou oproti vytvořeným místům více koncentrována i na skupinu 45 – 54 let (28 % oproti 19 %) a méně na skupinu do 24 let (7 % oproti 13 %). Zaměření na starší věkovou skupinu je pozitivní a logické. Graf č. 5: Rozložení nově vytvořených pracovních míst dle věku

Graf č. 6: Srovnání zastoupení pracovních míst dle vzdělání osob

Zdroj pro oba grafy: Dotazníkové šetření mezi příjemci

Vytvořená pracovní místa jsou obsazována především osobami s vyšším středoškolským vzděláním (tj. středoškolským s výučním listem nebo s maturitní zkouškou (včetně nástavbového studia po vyučení)), a to u obou fondů. Tato skupina zaměstnanců převládá ještě výrazněji u programů ERDF. U ESF programů je zase výraznější zastoupení osob se základním a nižším středoškolským vzděláním. Tuto orientaci ESF je možné hodnotit pozitivně. Zastoupení vysokoškolsky vzdělaných osob je celkově nižší. Rovněž udržená pracovní místa se týkají většinou osob se středoškolským vzděláním (61 %), přičemž dominance této skupiny je ještě výraznější oproti vytvořeným místům. Zastoupení skupiny osob s vysokoškolským vzděláním je obdobné na udržených jako na vytvořených pracovních místech (cca 13 %). Pracovní místa dle pohlaví a specifických skupin osob Z dotazníkového šetření vyplynulo, že celkově je zastoupení mužů a žen na nově vytvořených pracovních místech relativně rovnoměrné, s mírnou převahou mužů (53 %). Větší zastoupení žen na nově vytvořených pracovních místech je v programech ESF, kde představuje 61 %, zatímco u programů ERDF pouze 43 %. Toto zastoupení v podstatě reflektuje zaměření programů.

11


Naopak pokud se podíváme na poměr žen mezi osobami, které zvýšily svou kvalifikaci, docházíme k údaji 54 % z celkového počtu, ve prospěch žen. Graf č. 7: Podíl žen na nově vytvořených pracovních místech

Graf č. 8: Zastoupení specifických skupin osob na vytvořených pracovních místech

Zdroj pro oba grafy: Dotazníkové šetření mezi příjemci

Rovněž z dat z IS pro OP PP a OP PI vyplývá, že zastoupení žen na nově vytvořených místech je v těchto programech nižší. Nicméně nyní u OP PI je oproti OP PP již vyšší (37 % oproti 27 %). Zastoupení uchazečů o zaměstnání, tedy nezaměstnaných do 6 měsíců, je pro obě skupiny programů – ESF i ERDF – rovnoměrné (31 %). ESF programy se mnohem výrazněji koncentrují na dlouhodobě nezaměstnané a ERDF programy naopak na zájemce o zaměstnání (tedy dosud zaměstnané osoby). Toto rozčlenění je rovněž pro zaměření programů logické a odpovídající. Graf č. 9: Zastoupení specifických skupin v projektech


12


Jen velmi malý podíl projektů SF vytvořil pracovní místa pro OZP či pro matky po mateřské dovolené, cca 3-4 %. Obě skupiny jsou více zastoupeny v programech ESF než ERDF. Více než u 60 % projektů ESF, v jejichž rámci byla vytvořena pracovní místa, bylo vytvořeno alespoň jedno pracovní místo pro matky po mateřské dovolené. Udržitelnost vytvořených pracovních míst Udržitelnost pracovních míst se sleduje v ČR pouze u vybraných programů (SROP, JPD 2). U programů OP PP nebyla udržitelnost sledována, protože příjemci nedostávali v minulém programovém období dotaci přímo na vytvoření míst. Z dotazníkového šetření ale vyplynula celkově vysoká udržitelnost pracovních míst, a to zejména u programů ERDF, což je nutné vnímat, vzhledem k probíhající hospodářské krizi a recesi, jako velmi pozitivní. U programů ESF nebyla udržitelnost dlouhodobě sledována a celkově je výrazně nižší. Graf č. 10: Udržitelnost nově vytvořených pracovních míst

Legenda: A - Většinu pracovních míst jsme udrželi déle než 1 rok; B - Jen některá pracovní místa jsme udrželi déle než 1 rok, ale většinu pracovních míst jsme udrželi déle než 6 měsíců; C - Žádné pracovní místo jsme neudrželi déle než rok, ale většinu pracovních míst jsme udrželi déle než 6 měsíců; D Pracovní místa jsme udrželi méně než 6 měsíců Zdroj: Dotazníkové šetření mezi příjemci

Přínosy programů ESF ve srovnání s národní podporou (APZ, investiční pobídky) Počet pracovních míst vznikající s podporou ze strukturálních fondů je oproti národní podpoře vytváření pracovních míst nižší. Pokud bychom srovnali místa vytvořená s podporou APZ, byl by jejich počet 3 až 4 násobný oproti místům vytvořeným v rámci SF. Nelze však provést přesné srovnání

13


neboť pracovní místa v rámci APZ jsou sledována odlišně. Význam pracovních míst vytvořených ze SF je však ve skutečnosti vyšší než udávaný poměr (27 % z celkového počtu vytvořených pracovních míst), protože mnoho pracovních míst vzniká, aniž by je příjemci v projektech evidovali. Na druhou stranu pokud započteme i pracovní místa vytvořená z investičních pobídek2, tvoří již pracovní místa vzniklá díky podpoře ze strukturálních fondů jen 18 % z celku. Čisté efekty pracovních míst vytvořených ze SF V programech strukturálních fondů v ČR byla nově vytvořená pracovní místa v rámci programů SF vytvářena nad rámec stávajících pracovních míst. Pracovní místa tedy nemohla nahrazovat jiná pracovní místa (např. při propouštění). Z evaluační studie provedené v roce 2009 pro NOK vyplynulo, že celková mrtvá váha se v jednotlivých operačních programech liší. Celková „mrtvá váha“ byla stanovena na 29 %, při současném započtení multiplikačních efektů. Z těchto údajů vyplývá, že s podporou strukturálních fondů v období 2004 – 2008 vzniklo čistě 32 640 pracovních míst. I z dotazníku pro příjemce vyplynulo, že většina příjemců by pracovní místa zcela bez podpory ze strukturálních fondů vůbec nevytvořila. Pouze 15 % příjemců by vytvořilo všechna pracovní místa i bez jakékoliv podpory. Na základě všech uvedených údajů lze formulovat odpovědi na zadané otázky: Otázka: Do jaké míry intervence prováděné v rámci politiky soudržnosti přímo či nepřímo přispěly k zachování stávajících a vytvoření nových pracovních míst? Díky intervencím SF bylo mezi lety 2004 a 2008 vytvořeno celkově 47 000 hrubých a 32 640 čistých pracovních míst. Míra příspěvku oproti místům vzniklých z národní podpory (APZ, investiční pobídky) je přibližně okolo 1/5. Jen z OP RLZ bylo poskytnuto cca 2 mil. podpor jednotlivým osobám. Nicméně toto číslo neudává celkový počet podpořených osob, např. osob, které prošly vzděláváním či jinak zvýšily svou kvalifikaci, ale jen celkový počet podpor, jedna osoba je tak započítána i vícekrát. Kolik pracovních míst bylo zachováno / vytvořeno? v rozdělení dle:

2

Projekty agentury CzechInvest (www.Czechinvest.org)

14


a) jednotlivých odvětví (výroba, služby, zemědělství) Primér: vytvořeno - 0,8 %; zachováno – 1,4 % Sekundér: vytvořeno - 43,5 %; zachováno – 53 % Terciér: vytvořeno - 55,7 %, zachováno – 45,7 % b) rozdělení dle regionů NUTS 2 Nejvíce pracovních míst bylo vytvořeno v regionu Střední Morava (21,1 %) a nejméně v Praze (5 %). c) úrovně vzdělávání zaměstnaných osob (rozdělení podle úrovní ISCED): Primární a nižší sekundární stupeň, 0-2: vytvořeno - 33,5 %; zachováno – 26,6 % Vyšší sekundární & postsekundární, úroveň 3-4: vytvořeno - 54,5 %; zachováno – 60,6 % Terciární vzdělávání, úroveň 5-6: vytvořeno - 12 %; zachováno – 12,8 % d) věku zaměstnaných osob (se zvláštním zaměřením na mladé osoby a osoby v postproduktivním věku, zejména 15-24, 25-54, 55-64 let) Skupina 15-24 let: vytvořeno - 13,2 %; zachováno – 6,7 % Skupina 25-54 let: vytvořeno - 81,5 %; zachováno – 87, 6 % Skupina 55-64 let: vytvořeno - 5,2 %; zachováno – 5,4 % e) zaměstnaných osob dle pohlaví Poměr žen na vytvořených pracovních místech: 43 % Poměr žen, které zvýšily svou kvalifikaci: 54 % f) určitých skupin osob Dlouhodobě nezaměstnaní: 22 % (nad 6 měsíců); 5,4 % (nad 12 měsíců) Osoba vstupující do 1. zaměstnání: 10 % Matky po mateřské dovolené: 3 % Osoby se zdravotním postižením: cca 4,5 % g) jaká je udržitelnost vytvořených pracovních místa (dočasná pracovní místa – do 6 měsíců, trvalá pracovní místa) Udržitelnost vytvořených pracovních míst je vysoká, zejména vzhledem k probíhající ekonomické krizi. Celkem 92 % projektů udrželo všechna pracovní místa déle než 1 rok.

15


4.2 Kohezní politika a struktura zaměstnanosti v České republice Ve sledovaném asi desetiletém období (1998 – 2008) se zaměstnanost v České republice vyvíjela bez výraznějších výkyvů. V zásadě rovnoměrně se vyvíjela jak celková zaměstnanost, tak i struktura zaměstnanosti. Míra zaměstnanosti (měřená jako procentní poměr mezi počtem zaměstnaných osob a celkovým počtem obyvatel relevantního věku) se v České republice mezi roky 1999 a 2008 změnila jen nepatrně: v období 1999 – 2003 kolísala mezi 65,61 % a 66,73 % a v období 2004 – 2008 se mírně zvýšila z 64,95 % na 67,78 %. Toto zvýšení bylo ovlivněno jednak ekonomickým růstem a zčásti také úsilím dosáhnout do roku 2010 jeden z cílů Lisabonské strategie EU – míru zaměstnanosti ve výši 70 %. Z porovnání s mírou zaměstnanosti v jiných zemích je patrné, že míra zaměstnanosti byla v roce 2008 v České republice mírně nad průměrem 27 zemí EU, který tehdy dosahoval 65,9 %. Podle údajů EUROSTATu (1 – Sructural Indicators, Employment, k 18. 10. 2009) dosáhla míra zaměstnanosti v roce 2008 České republice 66,6 %, v Polsku 59,2 %, v Maďarsku 56,7 % a na Slovensku 62,3 %. Vedle ukazatele celkové míry zaměstnanosti jsou ovšem neméně významné ukazatele struktury zaměstnanosti. Pokud jde o strukturu zaměstnanosti podle pohlaví, byla ve sledovaném období odlišná míra zaměstnanosti mužů a míra zaměstnanosti žen. Vývoj obou těchto měr byl shodný s vývojem celkové míry zaměstnanosti, avšak zatímco u žen kolísala mezi 56,53 % a 58,28 %, u mužů se vyvíjela mezi 73,04 % a 76,58 %. Proporce mezi mírou zaměstnanosti žen a mužů zůstávaly ve sledovaném období zhruba stejné. Graf č. 11: Míra zaměstnanosti osob ve věku 15-64 let v ČR, 1999-2008

Zdroj: Trh práce v ČR 1993 - 2008. Praha: Český statistický úřad, 2009. Výpočty NVF.

16


Pokud jde o věkovou strukturu zaměstnaných, pro posouzení jejího vývoje byly použity údaje o věkové struktuře zaměstnaných vždy z prvního, středního a posledního roku v každém z obou sledovaných období, tj. údaje z celkem 6 let ve zpravidla dvouletých intervalech. Celkový soubor zaměstnaných osob ve věku od 15 let do více než 65 let byl rozdělen do čtyř věkových skupin: v první jsou zaměstnané osoby ve věku 15 – 24 let, ve druhé ve věku 25 – 44 let, ve třetí ve věku 45 – 64 let a ve čtvrté ve věku více než 65 let. První skupina koresponduje se skupinou mladých lidí, druhá a třetí odpovídá produktivnímu věku a čtvrtá skupině starších osob včetně osob důchodového věku. Ve vývoji věkové struktury se projevuje zřetelný trend, ovlivněný stárnutím českého obyvatelstva. V uváděných údajích se projevuje především postupně se snižujícím podílem zaměstnaných osob v nejnižší věkové skupině. Za sledované období se tento podíl v České republice snížil téměř na polovinu, a to jak u celkového počtu zaměstnaných, tak i u zaměstnaných žen i zaměstnaných mužů. Graf č. 12: Vývoj věkové struktury v ČR, 1999-2008

Zdroj: Trh práce v ČR 1993 až 2008. Praha: Český statistický úřad, 2009. Výpočty NVF

U nejčetnějších skupin zaměstnaných osob, tj. u věkových skupin 25 – 44 let a 45 – 64 let, není tento trend v tabulce na první pohled patrný, protože obě věkové skupiny jsou poměrně široké. Původní statistické údaje jsou však členěny do skupin po 5 letech a při tomto jemnějším členění je trend patrný lépe. Trend stárnutí obyvatelstva patří ke stěžejním negativním faktorům, které ovlivňují ekonomický a sociální vývoj České republiky. Naopak pozitivním faktorem, který se projevuje i ve vývoji struktury zaměstnanosti, je zvyšování průměrné úrovně vzdělání. Také pro zjišťování vývoje struktury zaměstnanosti z hlediska úrovně vzdělání byla použita klasifikace zaměstnaných osob do čtyř kategorií. Do první kategorie byly

17


zařazeny zaměstnané osoby bez formálního vzdělání a se základním vzděláním odpovídajícím stupňům 1 a 2 mezinárodní klasifikace ISCED. Do druhé skupiny byli zařazeni absolventi střední školy bez možnosti ucházet se o terciární vzdělávání (ISCED 3C), do třetí absolventi střední školy s možností ucházet se o terciární vzdělávání (ISCED 3A, 3B a 4) a do čtvrté absolventi vysoké školy. Tabulka č. 1: Vývoj struktury zaměstnaných podle vzdělání v ČR

Vývoj struktury zaměstnaných podle vzdělání v České republice v období 1999 – 2008 Úroveň vzdělání

1999

2001

2003

2004

2006

2008

ISCED 0 - 2 ISCED 3 (část) ISCED 3 (část) a 4 ISCED 5 a 6 CELKEM

8,7 44,9 34,8 11,6 100,0

8,8 42,3 36,6 12,3 100,0

6,8 43,9 35,8 13,5 100,0

6,3 43,3 36,4 14 100,0

5,9 41,9 37,3 19,9 100,0

5,8 40,2 38,2 15,8 100,0

Ženy

1999

2001

2003

2004

2006

2008

ISCED 0 - 2

11,6

11,5

9,5

8,9

8

7,9

ISCED 3 (část) ISCED 3 (část) a 4 ISCED 5 a 6

36,1 42,1 10,2

32,5 44,9 11,1

33,9 44,2 12,4

33,2 45 12,9

32,8 44,9 14,3

30,7 45,6 15,8

CELKEM

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

Muži

1999

2001

2003

2004

2006

2008

6,4

6,6

4,7

4,3

4,2

4,2

51,7 29,3 12,6

49,9 30,3 13,2

51,5 29,4 14,3

51,1 29,8 14,8

48,9 31,6 15,3

47,3 32,7 15,8

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

ISCED 0 - 2 ISCED 3 (část) ISCED 3 (část) a 4 ISCED 5 a 6 CELKEM

Zdroj: Trh práce v ČR 1993 až 2008. Praha: Český statistický úřad, 2009. Výpočty NVF.

Z údajů v tabulce jsou patrné zejména dva důležité závěry. Za prvé je to velmi vysoký podíl zaměstnaných absolventů středních škol, který po celé sledované desetileté období dosahuje téměř 80 %. Je to specifický rys České republiky (a také Slovenska), zemí s nejvyšším podílem vzdělávaných mladých lidí v odborných školách. Ačkoliv se tento vysoký podíl zaměstnaných osob téměř nemění, je zřejmé, že uvnitř této skupiny se zvyšuje podíl absolventů středních škol s možností ucházet se o terciární vzdělávání. Druhý závěr, který lze vyslovit na základě údajů v tabulce, je zvyšující se podíl zaměstnaných osob s terciárním vzděláním (během sledovaných 10 let se zvýšil o polovinu) a naopak snižující se podíl

18


osob bez formálního vzdělání nebo se základním vzděláním (snížil se o třetinu). Dále lze konstatovat, že ve sledovaném desetiletí se potvrdily rozdíly ve vzdělanostní struktuře zaměstnaných žen a mužů v tom smyslu, že na konci sledovaného období již zaměstnané ženy vykazují vyšší průměrnou úroveň vzdělání, než muži. Důležitým ukazatelem struktury zaměstnanosti je rozložení celkového počtu zaměstnaných do tří hlavních ekonomických sektorů (primárního, sekundárního a terciárního). Vývoj této struktury ukazuje následující tabulka. Tabulka č. 2: Vývoj struktury zaměstnaných podle ekonomických sektorů v ČR, 1999 -2008 Vývoj struktury zaměstnaných podle ekonomických sektorů v České republice v období (v %)

1999 - 2008

Sektor

1999

2001

2003

2004

2006

2008

Primární Sekundární Terciární CELKEM

5,2 40,1 54,7 100

4,8 40 55,2 100

4,5 39,4 56,1 100

4,3 39,2 56,5 100

3,7 40 56,3 100

3,3 40,5 56,2 100

Ženy

1999

2001

2003

2004

2006

2008

Primární

3,9

3,3

3,2

3

2,8

2,4

Sekundární Terciární

28 68,1

28,3 68,4

27 69,8

24,9 70,1

27 70,2

26,9 70,7

CELKEM

100

100

100

100

100

100

Muži

1999

2001

2003

2004

2006

2008

Primární Sekundární Terciární

6,2 49,5 44,3

5,9 49,1 45

5,4 48,8 45,8

5,3 48,9 45,8

4,5 49,8 45,7

4 50,7 45,3

CELKEM

100

100

100

100

100

100

Zdroj: Trh práce v ČR 1993 – 2008. Praha: Český statistický úřad, 2009. Výpočty NVF.

Údaje v tabulce vyjadřují jednak specifickou situaci ve struktuře zaměstnanosti v České republice (tj. poměrně vysoký podíl zaměstnaných v sekundárním sektoru, zejména v zpracovatelském průmyslu) a jednak vývoj této struktury ve sledovaném období. Projevuje se v něm obecnější trend zasahující většinu zemí, tj. postupné snižování podílu zaměstnaných v primárním sektoru, popř. i v sekundárním sektoru a naopak zvyšování podílu zaměstnaných v terciárním sektoru. Údaje rovněž zachycují jinak málo se vyskytující situaci, k níž došlo v České republice zhruba v období let 2005 – 2008 v době

19


ekonomického růstu. Podíl zaměstnaných v průmyslu se v tomto období opět zvyšoval, a to v kontextu boomu automobilového průmyslu (a jeho dodavatelů), který v České republice představuje rozsáhlé odvětví průmyslu. Vývoj struktury zaměstnanosti podle sektorů rovněž ukazuje značné rozdíly mezi ženami a muži. Potvrzují zároveň převahu mužů v sekundárním sektoru a převahu žen v terciárním sektoru. Při analýze vývoje struktury zaměstnanosti podle povolání byla použita klasifikaci zaměstnání do 10 skupin (KZAM). Statistické údaje ze sledovaného období ukazují, že nejvíce zaměstnaných osob bylo v roce 2008 v České republice zaměstnáno v povoláních třídy 3 (techničtí, zdravotničtí a pedagogičtí pracovníci), 7 (řemeslníci a kvalifikovaní výrobci, zpracovatelé, opraváři) a 8 (obsluha strojů a zařízení. V těchto třídách povolání je v České republice zaměstnáno přes polovinu celkového počtu zaměstnaných. Tabulka č. 3: Vývoj struktury zaměstnanosti podle povolání v ČR, 1999-2008 (%) KLASIFIKACE ZAMĚSTNÁNÍ A POSTAVENÍ ZAMĚSTNANÝCH V NH Kategorie zaměstnání

1999

2001

2003

2004

2006

2008

1 - Zákonodárci, vedoucí a řídící pracovníci

6,6

6,4

6

6,2

6,6

6,7

2 - Vědečtí a odborní duševní pracovníci 3 - Techničtí, zdravotničtí a pedagogičtí pracovníci 4 - Nižší administrativní pracovníci 5 - Provozní pracovníci ve službách a obchodě 6 - Kvalifikovaní dělníci v zemědělství a lesnictví 7 - Řemeslníci a kvalifikovaní výrobci, zpracovatelé, opraváři 8 - Obsluha strojů a zařízení

10 18,4 7,7 12,1 2,1

10,7 19 8,1 12,2 1,9

10,2 20,1 8 12,6 1,9

10,6 20,7 7,9 12,3 1,7

10,8 21,9 7 12,1 1,5

11,1 22,7 7,1 11,6 1,3

20,9

19,8

19,6

19,3

18,2

18,7

12,8

13,1

13,2

13,4

14,3

13,5

9 - Pomocní a nekvalifikovaní pracovníci 10 - Příslušníci armády

8,2 1,2

7,9 0,9

7,6 0,8

7,4 0,5

7,3 0,3

7 0,3

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

CELKEM

Zdroj: Trh práce v ČR 1993 – 2008. Praha: Český statistický úřad, 2009. Výpočty NVF.

I z tohoto hlediska však existují značné rozdíly mezi strukturou zaměstnaných žen a mužů. Zatímco ve třech výše zmíněných skupinách povolání pracovaly v České republice v roce 2008 téměř dvě třetiny mužů, podobný podíl žen pracoval ve třídách 3 (techničtí, zdravotničtí a pedagogičtí pracovníci), 5 (provozní pracovníci ve službách a obchodě) a 2 (vědečtí a odborní duševní pracovníci).

20


V celém sledovaném desetileté období se změnila struktura zaměstnanosti podle povolání jen nepatrně. K výraznějším změnám či trendům patří jen zvyšování počtu a podílu zaměstnaných ve třídě 3 a naopak snižování počtu a podílu zaměstnaných ve třídě 7. Pokud jde o strukturu zaměstnanosti z hlediska jednotlivých regionů České republiky, statistické údaje ukazují, že zaměstnanost se v jednotlivých regionech liší zejména v závislosti na struktuře ekonomiky jednotlivých krajů, které jsou základní regionální strukturální jednotkou v ČR na úrovni NUTS 3. Jednotek NUTS 2 je v České republice celkem 8, z nichž jeden je hlavní město Praha. Rozdíly ve struktuře zaměstnanosti mezi jednotlivými kraji, popř. mezi jednotlivými NUTS 2 nejsou významné. Výjimku tvoří pouze Praha, která se řadou ekonomických i sociálních ukazatelů liší od dalších krajů. Graf č. 13: Míra zaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 ČR

Zdroj: Analýza vývoje zaměstnanosti a nezaměstnanosti v roce 2008. Praha: Ministerstvo práce a sociálních věcí, duben 2009. http://www.portal.mpsv.cz/sz/politikazamest/trh_prace/rok2009/Anal2009.pdf.

Zaměstnanost v odvětvích špičkových technologií, která přispívá k urychlování procesu přibližování se tzv. knowledge-based společnosti, lze posuzovat řadou ukazatelů. Byly zvoleny ukazatele, používané

21


při porovnávání konkurenční schopnosti jednotlivých zemí, protože v sobě zahrnují několik dílčích ukazatelů. Graf č. 14: Vývoj zaměstnanosti ve znalostně náročných službách

Legenda: KIS = znalostně náročně služby celkem; HT = high-tech služby Zdroj: Kolektiv CES VŠEM, NOZV NVF: Konkurenční schopnost České republiky 2008 – 2009. Praha: Linde, 2010.

Oběma ukazateli tabulky se Česká republika výrazně neliší od dalších nových členských zemí EU. Analogické ukazatele za celou skupinu 27 členských zemí EU činily v roce 2001 u ukazatele KIS 3,3 a u ukazatele HT 33,0. Na základě všech uvedených údajů lze formulovat odpovědi na zadané otázky: Otázka: Změnila se struktura zaměstnanosti v období 2000 – 2008 (dle pohlaví, věku, vzdělání, profesí? Odpověď: Ve sledovaném období se struktura zaměstnanosti změnila, avšak jen nepatrně. Otázka: Změnila se struktura zaměstnanosti v České republice po vstupu do EU (dle pohlaví, věku, vzdělání, profesí? Odpověď: I když po vstupu České republiky do EU došlo ve struktuře zaměstnanosti k malým změnám, hlavní rysy struktury zaměstnanosti se nezměnily. Otázka: Jsou výrazné rozdíly ve struktuře zaměstnanosti v regionálním měřítku (NUTS 2)? Odpověď: Výrazné rozdíly ve struktuře zaměstnanosti v regionálním měřítku (NUTS 2)

22


neexistují s výjimkou Prahy. Otázka: Jak se projevuje zaměstnanost v odvětvích špičkových technologií ve smyslu urychlení procesu přibližování se tzv. knowledge-based ekonomice? Odpověď: Zaměstnanost v odvětvích špičkových technologií se v České republice sice postupně zvyšuje, avšak tempo tohoto vývoje je pomalé.

4.3 Dopad finančních prostředků EU na zaměstnanost v regionech s nejvyšší mírou nezaměstnanosti Analýza a zhodnocení dopadů vynaložených prostředků z programů SF na zaměstnanost v regionech je řešena na úrovni regionů NUTS 2 ve třech blocích: Struktura nezaměstnanosti v regionálním pohledu, Čerpání prostředků operačních programů financovaných z ERDF a ESF v regionálním pohledu, Dopady operačních programů SF na zaměstnanost v regionálním pohledu.

Struktura nezaměstnanosti v regionálním pohledu (NUTS 2) Zhodnocení struktury nezaměstnanosti v regionálním pohledu bylo provedeno na základě posouzení následujících vybraných charakteristik za jednotlivé regiony NUTS 2: -

celková obecná míra nezaměstnanosti,

-

celkový počet neumístěných uchazečů,

-

celková obecná míra nezaměstnanosti dle věku,

-

celková obecná míra nezaměstnanosti dle vzdělání,

-

míra dlouhodobé nezaměstnanosti.

Celková obecná míra nezaměstnanosti Regionální diferenciace Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých regionech NUTS 2 vykazuje pro celé sledované období od roku 1999 do roku 2008 výraznou diferenciaci. Ve třech regionech (Severozápad, Moravskoslezsko

23


a Střední Morava) překračovala míra nezaměstnanosti po celé sledované období od roku 1999 do 2008 průměrné hodnoty za celou ČR. Nejproblematičtější strukturálně postižené regiony Severozápad a Moravskoslezsko tak v roce 1999 s více než 13% mírou nezaměstnanosti překračovaly úroveň obecné míry nezaměstnanosti v celé ČR (8,7 %) o 50 %. Do roku 2008 se pak, přes celkový pokles nezaměstnanosti, rozdíl v míře nezaměstnanosti mezi těmito regiony a průměrem za ČR (4,4 %) ještě prohloubil, a to u Severozápadu se 7,8 % mírou nezaměstnanosti na 178 % průměru za ČR a u Moravskoslezska se 7,4 % na 160 % průměru za ČR. Výrazně nejnižší nezaměstnaností se v celém sledovaném období vyznačuje region Praha, kde míra nezaměstnanosti po celé sledované období (4 % v roce 1999 a 1,9 % v roce 2008) dosahuje méně než poloviční výše oproti průměru za celou ČR. Kromě Prahy se pak mezi regiony s podprůměrnou mírou nezaměstnanosti řadí ještě region Jihozápad a Střední Čechy, kde míra nezaměstnanosti v roce 2008 dosáhla 65 a 64 % úrovně průměru ČR. U obou regionů došlo ve sledovaném období k absolutnímu i relativnímu zlepšení situace v míře nezaměstnanosti. U regionu Jihozápad byl pokles rovnoměrněji rozdělen do období mezi roky 1999 a 2002 (z 6,5 na 4,8 %) a období 2004 a 2008 (z 5,8 na 3,1 %). Středočeský kraj zaznamenal významný pokles nezaměstnanosti z 8 % na 4,9 % už mezi roky 1999 a 2002 a z regionu s průměrnou výší nezaměstnanosti se tak zařadil mezi regiony podprůměrné. Dva regiony (Severovýchod a Jihovýchod) se pak po celé sledované období vyznačují mírně podprůměrnou mírou nezaměstnanosti – 88 a 95 % úrovně za ČR v roce 1999 a 90 a 97 % v roce 2008. V roce 2008 tak míra nezaměstnanosti u obou regionů dosáhla 4 %.

24


Graf č. 15: Obecná míra nezaměstnanosti v NUTS 2

průměr za ČR

Zdroj: http://www.czso.cz/csu/2009edicniplan.nsf/p/3103-09

Vývoj v období 1999 – 2008 Z hlediska vývoje lze shrnout, že ve sledovaném období 1999 až 2008 míry nezaměstnanosti v jednotlivých regionech NUTS 2 odrážely

celkový

vývoj

nezaměstnanosti

v ČR.

Vývoj

nezaměstnanosti tak lze rozdělit do třech fází. V první fázi mezi roky 1999 až 2002 došlo k poklesu nezaměstnanosti ve všech regionech kromě Moravskoslezska (nárůst o 3 %). Za celou ČR tak došlo k poklesu míry nezaměstnanosti o 16 % (z 8,7 % v roce 1999 na 7,3 % v roce 2002). Nejvyšší pokles nezaměstnanosti byl zaznamenán ve Středočeském regionu, a to na 62 % původní úrovně (z 8,0 na 5,2 %) a v regionu Severovýchod na 69 % původní úrovně (ze 7,7 na 5,3 %). Zde zejména v důsledku výrazného snížení nezaměstnanosti v Libereckém a Královéhradeckém kraji. Nadprůměrný pokles (o 26 %) pak zaznamenal ještě region Jihozápad. Druhá fáze mezi roky 2002 a 2004 je pak charakteristická opětovným nárůstem míry nezaměstnanosti, a to ve všech regionech NUTS 2. Za ČR v tomto období došlo k nárůstu míry nezaměstnanosti o 14 % (ze 7,3 na 8,3 %). Nejvyšší nárůst (o 25 %) zaznamenal region Severovýchod (zejména v Libereckém a Královéhradeckém kraji) a region Jihozápad (o 19 %). Nejmenší nárůst

25


nezaměstnanosti v tomto období byl poté naopak zaznamenán v Praze (o 7 %) a ve Středních Čechách (o 9 %) a Moravskoslezském kraji (o 10 %). Ve třetí fázi ve vývoji nezaměstnanosti mezi roky 2004 a 2008 pak došlo k výraznému poklesu míry nezaměstnanosti ve všech regionech NUTS 2. Pokles v míře nezaměstnanosti byl u většiny regionů v rozmezí mezi 47 až 52 % (průměr za ČR 47 %). Pouze dva regiony (Severozápad a Severovýchod) zaznamenaly nižší pokles nezaměstnanosti, a to na úroveň 60 % stavu z roku 2004. V roce 2008 tak dosáhla úroveň míry nezaměstnanosti v ČR přibližně 50 % stavu v porovnání s rokem 1999. Nezaměstnanost tak v ČR klesla z 8,7 % v roce 1999 na 4,4 % v roce 2008. Výraznější snížení nezaměstnanosti v celém období 1999 až 2008 zaznamenal z regionů NUTS 2 zejména region Střední Čechy, který se v roce 2008 dostal na 32,6 % úrovně roku 1999. Důvodem byl zejména vysoký pokles nezaměstnanosti v regionu mezi roky 1999 a 2002 a nízký nárůst v letech 2002 až 2004. Naopak nejnižší

pokles

nezaměstnanosti

v období

mezi

roky

1999

a

2008

zaznamenaly

dva

nejproblematičtější regiony, a to Severozápad a Moravskoslezsko, které se v roce 2008 dostaly s mírou nezaměstnanosti na úroveň 59 a 57 % roku 1999. U regionu Severozápad byl nižší pokles nezaměstnanosti, než jaký byl v průměru zaznamenán za celou ČR, způsoben nižším poklesem míry nezaměstnanosti ve třetí fázi sledovaného období, tj. mezi roky 2004 a 2008. U Moravskoslezska byl pak nižší pokles nezaměstnanosti než v průměru za celou ČR způsoben jejím nárůstem v letech 1999 až 2002, kdy u ostatních regionů docházelo k jejímu poklesu. Na rozdíl od regionu Severozápad pak v Moravskoslezsku docházelo od roku 2002 do roku 2008 k pozitivnějšímu vývoji ve srovnání s průměrem za ČR – v období 2002 až 2004 k nižšímu nárůstu nezaměstnanosti a v letech 2004 až 2008 k jejímu vyššímu poklesu. Celkový počet neumístěných uchazečů Celkový počest neumístěných uchazečů o zaměstnání evidovaných na úřadech práce v jednotlivých regionech NUTS 2 odráží zejména stav a vývoj v diferenciaci obecné míry nezaměstnanosti, popsaný v předešlé kapitole. Mezi roky 2002 a 2004 tak došlo k navýšení absolutního počtu neumístěných uchazečů ve všech regionech NUTS 2 a v letech 2004 až 2008 k poklesu. Celkový počet neumístěných uchazečů o zaměstnání tak v roce 2004 činil necelých 27 tis. v Praze až po více než 105 tis. Moravskoslezsku. Do roku 2008 pak tento počet klesl v Praze na 17,4 tis. a regionem s nejvyšším počtem neumístěných uchazečů se stal region Jihovýchod s více než 60 tis. uchazeči. Nejvýznamnější pokles absolutního počtu neumístěných uchazečů, o 43 % v letech 2004 až 2008, zaznamenal Moravskoslezský kraj a z hlediska počtu neumístěných uchazečů se s 57,5 tis. uchazeči zařadil na třetí místo za regiony Jihovýchod (60,9 tis.) a Severozápad (59,1 tis.). Kromě

26


Moravskoslezska zaznamenaly nadprůměrný pokles počtu neumístěných uchazečů ještě dva další nejproblematičtější regiony – Severozápad o 35 % a Střední Morava o 37 % (průměrný pokles za ČR byl 32 %). Ostatní regiony zaznamenaly vyšší pokles než byl průměrný pokles za ČR. Nejnižší pokles počtu nezaměstnaných v letech 2002 až 2008 zaznamenal region Jihozápad s poklesem o 17 %, region Severovýchod s poklesem o 22 % a Střední Čechy a Praha, kde počet neumístěných uchazečů klesl o 25 a 26 %. Graf č. 16: Neumístění uchazeči o zaměstnání

90 80

100

70

80

60 50

60

40

40

30 20

20

10 0

o

M

or av

sk

os le

zs k

M or av

d St

ře d

ní

vý

ch o

od ch ov ý

Ji ho

d pa ve r Se

Se

ve r

oz á

zá Ji ho

ní ře d St

pa d

hy Če c

ra h .P hl .m

a

0

Index změny (2004=100 %)

120

a

Neumístění uchazeči o zaměstnání (k 31.12. příslušného roku v tis.)

Neumístění uchazeči o zaměstnání

rok 2004

rok 2008

Index změny 2004-2008

průměrná hodnota

Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR

Celková obecná míra nezaměstnanosti dle věku Nezaměstnanost v jednotlivých věkových skupinách je obecně charakteristická vysokou mírou nezaměstnanosti ve věkové skupině do 19 let. Za celou ČR tak byla míra nezaměstnanosti v této věkové skupině v roce 2008 24,4 % oproti celkové míře nezaměstnanosti ve výši 4,4 %. Z hlediska regionální diferenciace je pak charakteristická zejména vysoká nezaměstnanost ve skupině do 19 let v regionu Severozápad, kde míra nezaměstnanosti v roce 2008 dosahovala 45 % oproti celkové míře nezaměstnanosti v regionu ve výši 13,1 %. Region Severozápad také mezi roky 2004 a 2008 zaznamenal nejnižší pokles nezaměstnanosti v této věkové skupině – pouze o 20 % oproti téměř 42 % průměru za celou ČR.

27


Z hlediska vývoje mezi roky 2004 a 2008, kdy došlo k celkovému poklesu míry nezaměstnanosti ve všech regionech NUTS 2, byl z hlediska věku největší pokles zaznamenán zejména u věkové skupiny nad 35 let. Nejnižší pokles nezaměstnanosti, resp. dokonce její nárůst, byl pak v tomto období naopak zaznamenán u věkové kategorie od 20 do 34 let, kdy v pěti regionech došlo k nárůstu míry nezaměstnanosti, nejvíce v regionech Severozápad (o 17,4 %) a Jihovýchod (o 11,7 %). Region Jihovýchod pak naopak do roku 2008 zaznamenal nejvyšší pokles nezaměstnanosti ve věkové skupině do 19 let, a to na 33 % stavu v roce 2004 (za celou ČR byl pokles na 58 % původního stavu). K relativně vysokému poklesu nezaměstnanosti ve věkové skupině do 19 let pak došlo mezi roky 2004 a 2008 i v Moravskoslezském kraji (na 46 %). Celková obecná míra nezaměstnanosti dle vzdělání Míra nezaměstnanosti obecně klesá s vyšším dosaženým vzděláním. Struktura nezaměstnanosti dle dosaženého vzdělání v regionálním pohledu pak poukazuje na strukturální nerovnoměrnosti a problémy v jednotlivých regionech. Pro oba z hlediska nezaměstnanosti nejproblematičtější regiony – Severozápad a Moravskoslezsko – je charakteristická zejména velmi vysoká míra nezaměstnanosti osob bez vzdělání nebo jen se základním vzděláním, která v obou regionech v roce 2008 dosahovala ke 30 %. Stejně jako v roce 2004 tak pouze oba tyto regiony vykazovaly vyšší míry nezaměstnanosti než byl celorepublikový průměr. Z hlediska vývoje mezi roky 2004 a 2008 byl pokles měr nezaměstnanosti v jednotlivých skupinách dle vzdělání napříč regiony diferencován. Charakteristický byl nízký pokles míry vzdělání ve skupině obyvatel se základním nebo žádným vzděláním v regionu Severovýchod (o 10 %) a částečně také Severozápad (o 19 %) oproti celorepublikovému průměru (pokles o 27 %). Naopak relativně vysoký pokles nezaměstnanosti u obyvatel s vysokoškolským vzděláním mezi roky 2004 a 2008 byl charakteristický ve čtyřech regionech – Střední Morava, Jihovýchod, Jihozápad a Moravskoslezsko. Ve Středních Čechách, Severovýchodě a mírně i v Praze pak naopak došlo v tomto období k nárůstu nezaměstnanosti u skupiny obyvatel s vysokoškolským vzděláním.

Míra dlouhodobé nezaměstnanosti Míra dlouhodobé nezaměstnanosti byla analyzována jako podíl neumístěných uchazečů s dobou hledání zaměstnání déle než jeden rok na celkovém počtu neumístěných uchazečů. Za celou ČR byl

28


tento podíl v roce 2008 32,4 % s tím, že v jednotlivých regionech NUTS 2 se tento podíl pohyboval mezi 16,6 % v regionu Jihozápad až 46,6 % na Moravskoslezsku a na Severozápadě. Mezi jednotlivými regiony NUTS 2 je tedy patrná významná diferenciace v podílu dlouhodobě nezaměstnaných. Tato diferenciace byla v průběhu let 2004-2008 ještě prohloubena různou mírou poklesu podílu dlouhodobě nezaměstnaných v jednotlivých regionech s tím, že právě v nejproblematičtějších regionech – Severozápad a Moravskoslezsko, které se potýkají se strukturálními problémy a již v roce 2004 se vyznačovaly nejvyšším podílem dlouhodobě nezaměstnaných, došlo v tomto období k relativně nízkému poklesu tohoto podílu oproti ostatním regionům. V obou regionech došlo k poklesu dlouhodobě nezaměstnaných pouze o necelých 9 % oproti celorepublikovému průměru 19 %. Podprůměrný pokles pak zaznamenal ještě region Severovýchod, kde byl pokles jen minimální (o 1,4 %). Jedná se však o region, který spolu se Středními Čechami vykazoval v roce 2004 nejnižší podíl dlouhodobě nezaměstnaných ze všech NUTS 2. K vysokému poklesu podílu dlouhodobě nezaměstnaných naopak došlo zejména v regionu Jihozápad (o 43 %) a také Střední Čechy (o 35 %). Graf č. 17: Dlouhodobá nezaměstnanost v regionech NUTS 2

Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR

29


Čerpání prostředků v operačních programech financovaných ERDF a ESF v regionálním pohledu (NUTS 2) Do konce roku 2008 bylo z programů financovaných z ERDF a ESF v ČR vyčerpáno celkem přes 50 mld. Kč3 veřejných výdajů za programové období 2004-2006 a přes 1,6 mld. Kč4 veřejných výdajů v programovém období 2007-2013. Z celkového objemu vyčerpaných prostředků v programech, financovaných z ERDF a ESF, v programovém období 2004-2006 připadalo necelých 75 % na programy ERDF (bez zahrnutí části SROP financované z ESF) a přes 25 % na programy ESF (se zahrnutím části SROP financované z ESF). V programovém období 2007-2013 nebyly do konce roku 2008 vyčerpány žádné prostředky z programů financovaných z ESF. Graf č. 18: Vyčerpané prostředky programů SF v programovém období 2004 – 2006

5

125

4

100

3

75

2

50

1

25

0

0

ko

sk or av M

St

ře

dn

íM

os le

zs

or av

d vý

ch o

od Ji ho

ro vý ve Se

ve r

oz á

ch

pa

pa d Se

Ji ho

íČ dn tř e

zá

ec

ra h P S Programy ERDF

Objem vyčerpaných veřejných prostředků programů ESF na uchazeče (v tis. Kč)

150

a

6

d

175

hy

7

a

Objem vyčerpavých veřejných prostředků (v mld. Kč)

Vyčerpané veřejné prostředky v programech ESF a ERDF v programovém období 2004-2006

Programy ESF Objem vyčerpaných veřejných prostředků prostředků v regionech v rámci programů ESF na průměrný počet uchazečů v letech 2006-2008 v příslušném NUTS II

Zdroj: MSSF Central (květen 2009) Pozn.: U vícecílového programu SROP jsou výdaje rozčleněny dle jednotlivých Fondů 3

Údaj z května 2009. Bez zahrnutí OP RVMZ, který nečerpal prostředky z ERDF a ESF

4

Bez prostředků SF, kde bylo vyčerpáno 210,5 mil. Kč

30


S ohledem na dostupnost dat a skutečnosti, že do konce roku 2008 nebyly v rámci programového období čerpány žádné prostředky z programů ESF, byla regionální analýza čerpání prostředků provedena pouze za programové období 2004-2006. Největší celkový objem prostředků v programovém období 2004-2006 z programů, financovaných z ERDF a ESF, byl vyčerpán v regionu Jihovýchod (7,8 mld. Kč představující 15,4 % z celkového objemu v ČR). Nejmenší objem prostředků byl vyčerpán na Moravskoslezsku s 11% podílem na celkovém čerpání (5,6 mld.). Podíl vyčerpaných prostředků z programů ESF na celkovém čerpání se v jednotlivých NUTS 2 kromě Prahy pohyboval v rozmezí 14 % ve Středních Čechách (944 mil. Kč veřejných prostředků za ESF programy) jako jediném regionu s méně než 20% podílem po 29 % na Severovýchodě (1,7 mld. Kč veřejných prostředků za ESF programy). V Praze byl tento poměr ve prospěch programu JPD 2 financovaného z ERDF (55,6 % připadlo v Praze na JPD 2 a 44,4 % na JPD 3). Z programu JPD 3 pak bylo vyčerpáno přes 3 mld. Kč. V objemu vyčerpaných veřejných prostředků z programů ESF na průměrný počet neumístěných uchazečů v letech 2006-2008 v jednotlivých NUTS 2 pak vévodí Praha s necelými 162 tis. Kč na jednoho uchazeče. V ostatních regionech pak v průměru za období realizace programů programového období 2004-2006, tj. období 2006-2008 připadlo na jednoho neumístěného uchazeče mezi 18 tis. na Moravskoslezsku po necelých 35 tis. na Jihozápadě a Severovýchodě. Při výpočtu korelačního koeficientu pak vychází jen nízká korelace (0,5) mezi objemem vyčerpaných prostředků z programů programového období 2004-2006 financovaných z ESF a počtem neumístěných uchazečů a de facto nulová závislost mezi objemem vyčerpaných prostředků z programů ESF a mírou nezaměstnanosti (korelace 0,2). Co se týká celkového objemu vyčerpaných prostředků z programů ERDF a ESF je pak závislost mezi objemem vyčerpaných prostředků a mírou nezaměstnanosti nízká a dosahuje záporné hodnoty -0,5, tj. lze říci, že v regionech s nižší mírou nezaměstnanosti bylo čerpáno o něco více prostředků než v regionech s vyšší nezaměstnaností.

Dopady operačních programů SF na zaměstnanost v regionálním pohledu (NUTS 2) S ohledem na dostupnost dat byly v regionálním pohledu analyzovány pouze přímé dopady programů SF na zaměstnanost. Mezi přímé dopady na zaměstnanost lze zahrnout počty vytvořených pracovních míst a počty podpořených osob prostřednictvím realizovaných projektů.

31


Hrubé počty vytvořených pracovních míst byly v programovém období 2004-2006 sledovány u OP PP, SROP a OP RLZ. Celkem bylo v těchto programech vytvořeno přes 46,8 tis (z toho necelé 3 tis. z nedotačních programů OP PP) hrubých pracovních míst, z toho však 30 tis. v rámci OP RLZ, kde nebyla data sledována v regionálním členění a podrobnou regionální analýzu tak nelze provést. Níže uvedená tabulka ukazuje regionální rozložení vytvořených hrubých pracovních míst za programové období 2004-2006 na základě dostupných dat. Tabulka č. 4: Počet vytvořených hrubých pracovních míst v programovém období 2004-2006

Počet vytvořených hrubých pracovních míst v programovém období 2004-2006 Operační program OP PP* SROP JPD 2 OP RLZ

Praha

Střední Čechy

678 x

382 348 x

Jiho- Severo- Severo- Jiho- Střední Moravskzápad západ východ východ Morava oslezsko

ČR celkem

1587 516 x

6647 6277 678 30 322

100 1250 x

1293 567 x

1184 1165 x

1283 1591 x

820 840 x

Zdroj: MSSF Central, za OP PP data od ŘO z IS OP * Za OP PP zahrnuta pouze pracovní místa vytvořená v rámci dotačních programů. Celkový hrubý počet vytvořených pracovních míst za OP PP byl 9 563.

Podpořené osoby byly sledovány v programech OP RLZ, JPD 3 a OP LZZ. Do konce roku 2008 bylo v rámci těchto programů celkem podpořeno 100 tis. osob5. Počet podpořených osob z programů ESF vzrostl s rozběhem programů programového období 2004-2006 z necelých 30 tis. v roce 2006 na 40,8 tis. v roce 2007. Mezi roky 2006 a 2008 rovněž došlo ke zvýšení podílu podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu osob v rámci APZ, a to z 33,4 % na 49,2 %. V roce 2008 pak opět došlo k poklesu počtu podpořených osob na necelých 30 tis. Podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu podpořených osob v rámci APZ mezi roky 2007 a 2008 však zůstal na úrovni necelých 50 %. V regionálním pohledu je pak patrná diferenciace z hlediska podílu podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu osob podpořených v rámci APZ, kde v letech 2006 a 2008 s více než 80% podílem dominuje Praha, která vykazuje i nejvyšší podíl podpořených osob z programů ESF na 5

V programovém období 2004-2006 byl sledován počet účastníků kurzů či nástrojů, tj. v případě, že se jedna osoba účastnila více nástrojů, byla započtena vícekrát. Obdobně jsou však vykazovány i počty podpořených osob v rámci celé APZ. Relativní srovnání je tak relevantní. U OP LZZ jsou pak dle dostupných informací již sledovány skutečné počty podpořených osob.

32


celkovém počtu neumístěných disponibilních uchazečů (14 %). Ve využívání prostředků programů ESF z hlediska počtu podpořených osob se pak v roce 2008 jako nadprůměrný ukazuje region Jihovýchod (54,6 % podpořených z programů ESF v rámci APZ), region Severozápad (53,6 %), kde došlo k výraznému posílení oproti roku 2006, a Moravskoslezsko (52,2 %). V těchto regionech je i relativně vyšší podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu neumístěných disponibilních uchazečů (9,4 až 11 %). Nízké využití prostředků programů ESF v rámci APZ pak vykazuje zejména Střední Morava, kde podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu osob podpořených v rámci APZ byl v letech 2007 a 2008 nejnižší a činil v roce 2008 34,2 %. Nízký je zde tak i podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu neumístěných disponibilních uchazečů (5,1 %).

Graf č. 19: Podpořené osoby z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ)

Podpořené osoby z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ)

8 000

80,0

7 000

6 000 60,0 5 000 50,0 4 000

40,0

3 000

30,0

2 000

20,0

1 000

10,0

ko

a os

íM

le

zs

or av

d

sk or av

ře St

Ji ho

vý

ch o

od

Se

ve r

ov ý

ro zá ve Se

dn M

Podpořené osoby 2006

ch

pa

pa d zá

ec íČ dn ře St

Ji ho

a Pr ah

d

0,0

hy

0

Podíl podpořených osob (v %)

Počet podpořených osob

70,0

Podpořené osoby 2007 Podpořené osoby 2008 Podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu podpořených osob z APZ (průměr 2006-2008) Podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu neumístěných uchazečů (průměr 2006-2008)

Zdroj: MSSF Central

33


Při výpočtu korelačního koeficientu mezi počtem osob podpořených z ESF programů v jednotlivých NUTS 2 a příslušnými mírami nezaměstnanosti v těchto regionech je patrné zvyšování závislosti od roku 2006 do roku 2008, kdy v roce 2006 tento koeficient nabýval hodnoty 0,4, v roce 2007 0,7 a v roce 2008 dokonce 0,9. Obdobně je tomu i při korelaci s celkovým počtem neumístěných disponibilních uchazečů. Z tohoto hlediska tak lze hovořit o pozitivním trendu v přesunu váhy využití prostředků ESF programů do regionů s vyšší nezaměstnaností. Otázkou pak je, do jaké míry využití prostředků z programů ESF umožnilo podpořit více osob a do jaké míry se jednalo o pouhou substituci národních programů. Celkový podíl podpořených osob celkem (tj. z ESF tak národních zdrojů) na celkovém počtu neumístěných uchazečů z roku 2005 na rok 2006 zůstal za celou ČR shodný (21 % v roce 2005 a 21,1 % v roce 2006) a mohli bychom tak hovořit o pouhé substituci. V roce 2007 však již došlo k nárůstu tohoto podílu a to na 25 % disponibilních uchazečů. Následný pokles v roce 2008 na 17,8 % pak mohl být způsoben změnou metodiky vykazování podpořených osob (do roku 2007 byly vykazovány počty účastníků, tj. pokud jeden uchazeč absolvoval více kurzů byl započítán vícekrát). Tabulka č. 5: Počet podpořených osob celkem (ESF+národní) na celkovém počtu neumístěných uchazečů (v %)

Podíl podpořených osob celkem (ESF + národní) na celkovém počtu neumístěných uchazečů (v %) NUTS 2

2004

2005

2006

2007

2008

Praha

1,3

3,4

10,8

18,2

17,0

Střední Čechy

9,1

16,8

20,2

27,5

12,9

Jihozápad

11,4

25,2

32,3

33,0

18,6

Severozápad

13,2

25,3

20,5

24,4

20,5

Severovýchod

11,8

25,0

22,5

30,3

18,7

Jihovýchod

11,1

22,7

23,4

25,1

18,6

Střední Morava

10,5

21,3

23,4

23,1

14,9

Moravskoslezsko

8,3

17,2

15,2

20,2

18,1

Česká republika celkem

10,3

21,0

21,1

25,0

17,8

Na základě všech uvedených údajů lze formulovat odpovědi na zadané otázky: Otázka: Jsou výrazné rozdíly ve struktuře nezaměstnanosti v regionálním měřítku (NUTS 2)? Odpověď: Diferenciace ve struktuře nezaměstnanosti mezi jednotlivými regiony NUTS 2 jsou patrné, a to jak z hlediska věku, vzdělání, tak míry dlouhodobé nezaměstnanosti. Regiony

34


s vysokou mírou nezaměstnanosti (zejména Severozápad, Moravskoslezsko) vykazují z hlediska nezaměstnanosti strukturální problémy. Charakteristická je pro ně vysoká míra nezaměstnanosti u obyvatel ve skupině do 19 let (zejména v regionu Severozápad), vysoká míra nezaměstnanosti osob bez vzdělání nebo jen se základním vzděláním a vysoký podíl dlouhodobě nezaměstnaných. Otázka: Měly intervence fondů EU dopad na zaměstnanost v regionech s nejvyšší mírou nezaměstnanosti? Odpověď: Z hlediska vyčerpaných prostředků z programů SF nebyl pozitivní vztah mezi mírou nezaměstnanosti a objemem vyčerpaných prostředků. U programů ESF byl tento vztah jen velmi malý, a to pouze v případě vyčlenění Prahy. V průběhu let 2006 až 2008 však obecně z hlediska podpořených osob postupně docházelo ke zvyšování využití programů ESF v rámci APZ ve více problematických regionech (výraznou výjimkou je Střední Morava s minimálním podílem programů ESF na podpořených osobách v rámci APZ). Otázka: Jaké je rozdělení finančních prostředků / alokace v regionálním měřítku (NUTS 2) dle ERDF a ESF? Odpověď: Rozdělení finančních prostředků dle programů ESF a ERDF viz text.

4.4 Nejefektivnější a nejúčinnější intervence z fondů EU Kapitola se věnuje účinnosti programů ESF, zejména OP RLZ, nejsou zde tedy zahrnuty programy ERDF, protože nebyly primárně zaměřeny na zaměstnanost a vytváření pracovních míst. Účinností projektů ESF v rámci OP RLZ se podrobně zabývala studie Výzkumného ústavu práce a sociálních věcí (Horáková, Hora, Vyhlídal, 2010). Zkoumány byly mimo jiné i efekty projektů OP RLZ, a to na souboru téměř 640 tisíc respondentů – nezaměstnaných a osob účastnících se některého z nabízených programů aktivní politiky pracovního trhu agregovaného z dat ze všech ÚP (za rok 2007). Výsledky studie se tedy opírají o rok 2007, který je z hlediska postupu implementace programu pro aplikaci získaných závěrů na celý program a období vhodný. Efekty projektů OP RLZ byly počítány jako míra odchodu účastníků programů z evidence nezaměstnaných. Míra odchodu z evidence je hodnocena dlouhodobě, s odstupem 30 - 360 dnů. Hodnoceny tak mohou být efekty krátkodobé, střednědobé i dlouhodobé, což je významné i z hlediska rozdílných „typů“ projektů ESF, resp. jejich zaměření a nabízených nástrojů. Například efekty vzdělávání či poradenských služeb jsou v krátkodobém horizontu nižší oproti např. přímé

35


rekvalifikaci či vytvoření pracovního místa. Výběrový soubor pro hodnocení efektů OP RLZ tedy tvořili: nezaměstnaní, kteří se účastnili a ukončili některý z projektů ESF v průběhu roku 2007 (účastníci byli sledováni až do 30. 6. 2008) nezaměstnaní, kteří se žádného z projektů (ESF ani APZ) v roce 2007 neúčastnili (kontrolní skupina byla vybrána metodou tzv. párování pomocí tzv. propensity skóre). Samostatně byly navíc hodnoceny rekvalifikace jakožto nástroj, kterým „prošlo“ cca 90 % účastníků projektů OP RLZ, zatímco projekty, zaměřenými na tvorbu pracovních míst prošlo pouze cca 10 % účastníků. Účinnost OP RLZ OP RLZ se dle provedené kalkulace ukazuje jako účinnější, resp. účastníci projektů ESF mají nižší účast v evidenci nezaměstnaných, a to po celou sledovanou dobu (30 – 360 dnů), oproti kontrolní skupině.

Graf č. 20: Efekty programu OP RLZ – návrat do evidence nezaměstnaných

Zdroj: Hodnocení přínosu projektů OP RLZ k APZ v ČR, VÚPSV, 2010

Nejvyšší účinnosti dosahují ESF projekty oproti kontrolní skupině v dlouhodobém horizontu, po 360 dnech zůstává v evidenci pouze necelých 25 % účastníků – příjemců podpory, zatímco z kontrolní skupiny zůstává v evidenci více než 35 % osob.

36


Ve srovnání s efekty jednotlivých národních nástrojů APZ má OP RLZ obdobné účinky i tendence jako rekvalifikace, hrazené z APZ. Do 30 dnů od ukončení projektu opustí evidenci cca 44 % účastníků projektů OP RLZ (u rekvalifikace je to 34 %). Do 210 dnů od ukončení projektu jsou o něco efektivnější projekty OP RLZ a po této časové hranici jsou mírně efektivnější rekvalifikace APZ. Po 360 dnech od ukončení podpory jsou efekty srovnatelné – v případě OP RLZ zůstává v evidenci cca 25 % účastníků a u rekvalifikací je to méně - cca 23 %. Účinnost dle specifických skupin osob a typu projektu Podpora ESF se jeví jako velmi účinná u nejvíce znevýhodněných osob jako jsou osoby se zdravotními problémy, dále i osoby se základním vzděláním a osoby nad 50 let. Právě u těchto skupin jsou největší rozdíly v účinnosti podpory oproti kontrolní skupině (viz následující graf).

Graf č. 21: Účinnost OP RLZ dle cílových skupin (účast v evidenci nezaměstnaných po 360 dnech od ukončení podpory)


Co se týče typu projektu, byly v minulém programovém období nejúčinnější národní projekty (v evidenci zůstává po 360 dnech jen 22 % osob). Pouze u osob se základním vzděláním jsou z dlouhodobého hlediska účinnější grantové projekty, rozdíl oproti národním projektům však není významný (přičemž krátkodobě jsou národní projekty účinnější). Větší účinnost národních projektů souvisela patrně s větší koncepční připraveností těchto projektů. Je pozitivní, že se podpora ve stávajícím programovém období posunula právě směrem k těmto projektům.

37


Účinnost dle kategorie (Nařízení ES č. 438/2001) Stěžejní opatření OP RLZ zaměřené na vytváření a udržení pracovních míst, tedy Opatření 1.1 Posílení aktivní politiky zaměstnanosti při zaměstnávání uchazečů a zájemců o zaměstnání – kategorie 21 (lidské zdroje), bylo z hlediska účinnosti nejlepší (v evidenci zůstává po 360 dnech necelých 23 % účastníků). Naopak účinnost Opatření 2.1 Integrace specifických skupin obyvatelstva ohrožených sociální exkluzí - kategorie 22 (sociální začlenění) byla nejnižší (v evidenci zůstává 39 % účastníků). Opatření 2.3. Posílení kapacity poskytovatelů sociálních služeb - kategorie 22 (sociální začlenění) je rovněž spíše nižší (v evidenci zůstává o 35 % účastníků). Účinnost rekvalifikací Rekvalifikace jsou nejpoužívanějším nástrojem aktivní politiky zaměstnanosti, také téměř 90 % účastníků OP RLZ projektů prošlo rekvalifikací. Srovnání efektů samotných rekvalifikací ale vyznívá pro OP RLZ, zejména z dlouhodobého hlediska, nepříznivě. Po 360 dnech od ukončení rekvalifikací zůstává v evidenci téměř 26 % osob, které prošly rekvalifikací OP RLZ, zatímco u rekvalifikací z APZ je to pouze 22,5 %. Největší rozdíl mezi oběma typy rekvalifikací je pak v krátkodobém horizontu. Jedním z vysvětlení může být i užší spolupráce ÚP se zaměstnavateli, popř. i dlouhodobá tradice „státních“ rekvalifikací. Graf č. 22: Efekty rekvalifikací – účast v evidenci nezaměstnaných


38


Celková účinnost Celkově je zřejmé, že efekty podpory APZ i ESF jsou oproti kontrolní skupině vyšší, ale ne významně. Je nutné si rovněž uvědomit, že účastníci podpory APZ a zejména pak projektů ESF, jsou vybíráni mezi všemi nezaměstnanými a voleni jsou ti, kteří jsou pro účast v projektech vhodnější. Příjemci jsou v projektech vázáni zvolenými indikátory, mezi které patří i úspěšnost realizovaných aktivit, proto výběr účastníků do projektů je pečlivý a dochází tak vlastně ke „creaming off“ efektu. Rovněž je pravděpodobné, že za příznivé ekonomické situace byly účinky projektů ESF, resp. i APZ celkově relativně (zdánlivě) vyšší, protože lidé snadněji hledali zaměstnání ať s pomocí APZ, ESF či bez ní. Naopak v době ekonomické recese, rostoucí nezaměstnanosti a úbytku pracovních míst nalézají nezaměstnaní práci obtížněji a více potřebují pomoc aktivní politiky pracovního trhu. Přínos projektů z hlediska příjemců Z dotazníkového šetření mezi příjemci vyplynulo, že sami příjemci vidí přínos projektu pro ně samé zejména ve zvýšení kvality prováděné činnosti či produktu (34 %). Jen dle 13 % z nich projekt přinesl i zvýšení flexibility organizace (např. ve vztahu k formě a délce úvazku), což odpovídá mimo jiné i zjištěním o nízkém zastoupení částečných úvazků na nově vytvořených místech (viz kap. 4.9). Graf č. 23: Přínos projektů ze SF


39


Efektivita OP RLZ Jednotkové náklady na vytvoření či udržení pracovního místa nelze vypočítat, projekty ESF jsou velmi různorodé a zahrnují v sobě široké spektrum nástrojů. Každý projekt má přitom různý počet těchto nástrojů. Nelze tedy jednoduše dát do poměru počet vytvořených pracovních míst s rozpočtem projektu. Navíc se náklady projektů velmi liší i dle jednotlivých cílových skupin. Klíčovou roli navíc hraje efekt výběru účastníků projektů. Do některých projektů tak vstupují „připravenější“ jednotlivci (např. absolventi jiných – předchozích – projektů včetně národní APZ) a aktivity realizované v rámci projektu již tedy nejsou tak finančně náročné, oproti projektům, které s cílovými skupinami pracují od počátku. Příspěvky z APZ se v ČR poskytují na zřízení místa - jednorázově, částky se za roky 2004 - 2008 pohybovaly mezi cca 10 0006 a 100 0007 Kč na 1 místo, se závazkem obsazení místa většinou cca 1224 měsíců (není však vždy dodrženo). Průměrnou částku vynaloženou měsíčně ani celkem na jedno pracovní místo nelze tedy ani v APZ zodpovědně vyčíslit, protože nelze propočítat různé formy příspěvku (při prostém průměru by se nicméně částka pohybovala ve výši několika desítek tisíc)8. Pracovní místa dle kvality práce Podpora ze SF, resp. vytvořená pracovní místa směřovala, i vzhledem k fondům, do různých profesních skupin. Nejvíce byla místa vytvořena v profesní skupině „Obsluha strojů a zařízení“ (29 %), přičemž zde dominovaly zejména ERDF programy. Na druhém místě vzniklo nejvíce míst ve skupině „Provozní pracovníci ve službách a obchodech“ (24 %), přičemž dominovaly programy ESF. Naopak nejméně byla podpořena pracovní místa ve skupině „Zákonodárci, vedoucí a řídící pracovníci“ (necelá 2 %) a „Kvalifikovaní dělníci v zemědělství, lesnictví a v příbuzných oborech (kromě obsluhy strojů a zařízení)“ (2 %). Nízké zastoupení posledně jmenované skupiny odráží i celkově nízký podíl priméru v projektech i pracovních místech. U ESF bylo významné ještě zastoupení skupiny „Pomocní a nekvalifikovaní pracovníci“ (téměř 19 %). Zastoupení skupin dle kvality práce je tak u SF spíše nízké – ve skupinách 1 až 4 byla dohromady vytvořena 1/4 pracovních míst (přičemž u obou fondů je podíl obdobný).

6 7 8

Veřejně prospěšné práce Vytváření chráněných dílen. Nesrovnatelně vyšší (cca 1,6 mil. Kč) jsou pak náklady na vytvoření 1 pracovního místa v rámci investičních pobídek (Zdroj:

Analýza investičních pobídek v České republice, MPO).

40


Graf č. 24: Vytvořená pracovní místa dle profesních skupin

Legenda: 1 Zákonodárci, vedoucí a řídící pracovníci; 2 Vědečtí a odborní duševní pracovníci; 3 Techničtí, zdravotničtí, pedagogičtí pracovníci a pracovníci v příbuzných oborech; 4 Nižší administrativní pracovníci (úředníci); 5 Provozní pracovníci ve službách a obchodě; 6 Kvalifikovaní dělníci v zemědělství, lesnictví a v příbuzných oborech (kromě obsluhy strojů a zařízení); 7 Řemeslníci a kvalifikovaní výrobci, zpracovatelé, opraváři (kromě obsluhy strojů a zařízení); 8 Obsluha strojů a zařízení 9 Pomocní a nekvalifikovaní pracovníci Zdroj: Dotazníkové šetření mezi příjemci

Rozložení udržených pracovních míst, tedy těch, do kterých směřovalo vzdělávání, bylo již rovnoměrnější. I když nejvíce směřovalo opět do profesní skupiny „Obsluha strojů a zařízení“ (20 %). Dalšími výrazně podpořenými skupinami byli „Techničtí, zdravotničtí, pedagogičtí pracovníci a pracovníci v příbuzných oborech“ (19,4 %), tedy skupina, která byla u vytvářených pracovních míst zastoupena mnohem méně (10 %) a „Provozní pracovníci ve službách a obchodech“ (19 %). Nicméně zastoupení nejvýše kvalifikovaných skupin (1-2) je rovněž zcela marginální (okolo 3 %). Graf č. 25: Udržená pracovní místa dle profesních skupin

Legenda: viz graf 24, Zdroj: Dotazníkové šetření mezi příjemci

41


Následující graf znázorňuje rozdílné směřování vytvořených i udržených pracovních míst do jednotlivých profesních skupin, vždy ve srovnání s průměrem za oba fondy. Největší rozdíly jsou patrné u skupiny „Obsluha strojů a zařízení“, nejmenší naopak u vysoce kvalifikovaných zaměstnání. Graf č. 26: Pracovní místa dle profesních skupin a fondu – srovnání s průměrem za oba fondy

Legenda: viz graf 24, Zdroj: Dotazníkové šetření mezi příjemci

Na základě všech uvedených údajů lze formulovat odpovědi na zadané otázky: Otázka: Jaký druh intervencí fondů EU byl nejefektivnější a nejúčinnější (včetně jednotkových nákladů na udržená / vytvořená pracovní místa)? Odpověď: OP RLZ bylo z hlediska dopadů na zaměstnanost celkově účinnější oproti APZ (i kontrolní skupině). V případě rekvalifikací byly však projekty OP RLZ méně účinné. Jednotkové náklady na vytvoření/udržení míst nelze určit. Nejúčinnější v rámci OP RLZ bylo opatření 1.1 Aktivní politika zaměstnanosti, tedy kategorie 21 dle Nařízení ES č. 438/2001. Pomoc ESF je výrazně účinná u specifických skupin – osob se zdravotním postižením, osob nad 50

42


let a osob se základním vzděláním. Nelze stanovit obecně nejúčinnější podporu, protože ta se liší dle specifických skupin, věku, apod. Podpořily intervence fondů EU především odvětví s vysokou kvalitou práce? Odpověď: Z fondů EU byla vytvořena převážně pracovní místa s nižší kvalitou práce (profesní skupina 5-9), a to celkem ze 3/4. Vzdělávání a tedy udržení pracovních míst již směřovalo do kvalifikovanějších profesních skupin (sk. 5-9 tvořila 66 %). Celkově byly tedy v letech 2004 – 2008 podporovány obory s nižší kvalitou práce. Jaký typ intervence by stálo za to rozvíjet a pokračovat v něm i v budoucnu v souvislosti s měnícími se podmínkami na trhu práce (včetně např. v souvislosti se současnou hospodářskou krizí a předpokládaným socioekonomickým vývojem)? Odpověď: Jako obecně účinnější se jeví projekty realizované úřady práce, oproti grantovým projektům. Přestože se jako účinnější ukázaly aktivity spadající do kategorie 21, nelze tuto skupinu aktivit z hlediska potřebnosti nadřazovat nad ostatní kategorie, u kterých se pracuje s problémovějšími a ohroženějšími skupinami osob. Účinnější pro vyřazení osob z evidence nezaměstnaných jsou projekty přímo vytvářející pracovní místa či s přímým napojením na zaměstnavatele. Z pohledu ekonomického a vzhledem k předpokládanému vývoji lze doporučit, aby se projekty SF koncentrovaly více do odvětví, kde poroste poptávka po pracovní síle. Ve vazbě na předpokládaný vývoj trhu práce9 by bylo vhodné směřovat podporu jako jsou rekvalifikace do oborů, ve kterých poroste poptávka po pracovní síle (tj. „zdravotničtí asistenti, optici, rehabilitační pracovníci a ošetřovatelé“; „finanční, pojišťovací a obchodní zástupci“ - a to i přes negativní působení krize; a kvalifikované technické profese (zde je vhodná i podpora ERDF)); viz též kap. 4.8.

9

Předvídání kvalifikačních potřeb trhu práce, NOZV, NVF, 2009

43


4.5 Hlavní faktory ovlivňující úroveň zaměstnanosti v ČR Hlavním cílem tohoto oddílu je identifikovat klíčové faktory ovlivňující úroveň zaměstnanosti v České republice a naznačit, jaký význam má jejich dopad na zaměstnanost. Zaměstnanost v České republice ovlivňuje – podobně jako v dalších zemích – celá řada faktorů. Jde o faktory, které mají ekonomickou i jinou povahu. Jako důležité faktory ovlivňující zaměstnanost byla vybrán především počet a struktura obyvatelstva, počet ekonomických subjektů, výše mezd jako odměn za práci a míra ekonomického růstu. Zmíněné čtyři faktory byly vybrány záměrně, a to z několika důvodů. Počet a struktura obyvatelstva byla vybrána proto, že jde o nejdůležitější zdroj pracovních sil, takže výrazně ovlivňuje počet zaměstnaných osob. Počet ekonomických subjektů působících v hospodářství je faktorem, který jednak vypovídá o počtu zaměstnavatelů a jednak také odráží podmínky, za nichž jsou lidé zaměstnáváni a to včetně sebezaměstnávání, resp. samostatné výdělečné činnosti. O těchto podmínkách vypovídá i výše mezd jako výrazný motivační faktor. Míra ekonomického růstu pak byla vybrána jako ukazatel vyjadřující celkovou kondici hospodářství a jeho vývoj. Obsahová struktura tohoto oddílu zprávy je uspořádána tak, že nejprve je charakterizována úroveň a vývoj zaměstnanosti v ČR a pak se posuzuje vliv jednotlivých vybraných faktorů na úroveň a vývoj zaměstnanosti. Z údajů o vývoji počtu zaměstnaných osob je patrné, že v období mezi roky 1999 a 2004 se počet zaměstnaných osob snižoval, zatímco poté se – podobně jako v případě míry zaměstnanosti – zvyšoval. Podobný vývoj ukazují také údaje o počtu pracovníků v národním hospodářství.

Obyvatelstvo Pro posouzení vlivu prvního z vybraných faktorů na úroveň a vývoj zaměstnanosti v České republice, tj. faktoru počtu či struktury obyvatelstva, nebyl záměrně vybrán ukazatel celkového počtu obyvatel, nýbrž byla dána přednost dvěma ukazatelům, které mají užší vztah k zaměstnanosti. Jsou to ukazatele počtu obyvatel ve věku nad 15 let a ukazatel počtu obyvatel ve věku 15 – 49 let (střední stav). Tyto ukazatele z let období 1999 – 2008 jsou uvedeny v následující tabulce.

44


Tabulka č. 6: Vývoj počtu obyvatelstva

Vývoj počtu obyvatelstva 1999

2001

2003

2004

2006

2008

8 555

8 577

8 637

8 673

8 773

8 944

100,0

100,3

100,9

101,4

102,6

104,6

Počet obyvatel ve věku 15 - 64 let (tis. osob)

7 138

7 168

7 211

7 240

7 308

7 414

Index 1999 = 100

100,0

100,4

101,0

101,4

102,4

103,9

Počet obyvatel ve věku nad 15 let (tis. osob) Index 1999 = 100

Zdroj: Trh práce v ČR 1999 – 2008. Praha: ČSÚ 2009. Statistická ročenka ČR 2009. Praha: Scientia 2009.

Porovnají-li se údaje o vývoji míry zaměstnanosti a počtu pracovníků a zaměstnanců v hospodářství na jedné straně s údaji o vývoji počtu obyvatelstva na straně druhé, je patrné, že vývoj počtu obyvatel ve věku relevantním pro zaměstnání byl odlišný. Odlišnost spočívá zejména v tom, že v celém sledovaném období 1999 – 2008 je trend obou vybraných ukazatelů počtu obyvatel rostoucí, tj. bez poklesu v období 1999 – 2003, resp. 2004, k němuž došlo u ukazatelů vyjadřujících zaměstnanost. Ačkoliv se vývoj obou ukazatelů mírně liší (počet obyvatel ve věku nad 15 let rostl poněkud rychleji než počet obyvatel ve věku 15 – 64 let, jejich trend je stejný. Na základě zjištěných údajů lze dospět k závěru, že vývoj počtu obyvatelstva nepatřil ve sledovaném období ke klíčovým faktorům, které by v České republice ovlivňovaly vývoj zaměstnanosti.

Ekonomické subjekty Pokud jde o vývoj počtu ekonomických subjektů ve sledovaném období, ten vystihují následující dva grafy.

45


Graf č. 27: Počty ekonomických subjektů podle územního členění

Zdroj: Krajské ročenky Českého statistického úřadu za jednotlivé kraje z relevantních let. Poslední ročník krajských ročenek je dostupný na webové stránce Českého statistického úřadu www.czso.cz.

Graf č. 28: Počty ekonomických subjektů v ČR, 1999-2008

Zdroj: Krajské ročenky Českého statistického úřadu za jednotlivé kraje z relevantních let. Poslední ročník krajských ročenek je dostupný na webové stránce Českého statistického úřadu www.czso.cz.

46


Do počtu ekonomických subjektů jsou zahrnuty jak podniky, tak i jednotlivci, kteří se sami zaměstnávají nebo vykonávají nějakou živnost jako registrovaní živnostníci. Nejvyšší podíl na celkovém počtu ekonomických subjektů mají soukromí podnikatelé. Například v roce 2008 dosahoval jejich podíl více než 68 % z celkového počtu ekonomických subjektů. Údaje o celkovém počtu ekonomických subjektů rovněž ukazují stejný trend během celého sledovaného období - stálý růst. Tento růst je nejrychlejší ze všech dosud sledovaných ukazatelů: vyjádřeno indexem se základem 1999 = 100 se v roce 2008 dosáhlo hodnoty 129,9, tj. výrazně vyšší hodnoty, než je tomu u ukazatelů obyvatelstva nebo zaměstnanosti. Údaje o vývoji počtu ekonomických subjektů z jednotlivých krajů umožňují posoudit, jak velké rozdíly existují mezi průměrným vývojem za celou Českou republiku a vývojem v jednotlivých krajích. Z informací v tabulce je především patrné, že ve všech krajích byl trend stejný jako v celé České republice, tj. ve všech krajích se počty ekonomických subjektů ve sledovaných letech stále zvyšovaly. Tempo růstu počtu ekonomických subjektů se v jednotlivých krajích liší jen v malé míře: k nejpomalejšímu růstu došlo ve Zlínském kraji (121,7) a k nejrychlejšímu v Karlovarském kraji (139,3). Na základě údajů o vývoji počtu ekonomických subjektů lze vyslovit závěr, že tento vývoj byl ve sledovaném období jiný než vývoj ukazatelů zaměstnanosti, a to jak pokud jde o hlavní směry vývoje (trendy), tak i o rychlost vývoje sledovaných ukazatelů. Z toho vyplývá, že vývoj počtu ekonomických subjektů také nelze považovat za klíčový faktor ovlivňující úroveň zaměstnanosti v České republice.

Mzdy Třetím faktorem, který byl vybrán pro analýzu klíčových faktorů ovlivňujících zaměstnanost, je výše mezd jako odměn za práci. V následující tabulce jsou údaje o vývoji průměrných hrubých mezd v jednotlivých krajích a v celé České republice. Tabulka č. 7: Průměrná hrubá měsíční mzda Průměrná hrubá měsíční mzda 1999

2001

2003

2004

2006

2008

Praha

17 437

17 889

26 502

26 972

31 173

35 905

Střední Čechy

12 590

14 524

19 128

20 324

22 811

26 445

Jihozápad

12 241

13 319

18 013

18 946

20 895

23 891

Severozápad

11 737

12 947

17 874

18 595

21 089

23 523

47


Severovýchod

11 878

12 939

17 678

18 400

20 225

23 734

.

12 309

17 504

18 757

20 786

24 246

Střední Morava

12 555

12 434

17 910

18 775

20 571

23 305

Moravskoslezsko

11 985

13 877

18 180

19 100

20 811

24 075

ČR

12 651

14 750

19 510

18 025

20 158

23 430

Jihovýchod

Zdroj: Krajské ročenky. Praha: Český statistický úřad, www.czso.cz.

Údaje v tabulce ukazují, jak se ve sledovaném období lišila průměrná mzda v jednotlivých krajích. Tyto rozdíly nejsou výrazné, avšak s jednou výjimkou, kterou je dlouhodobě existující rozdíl mezi Prahou na jedné straně a ostatními kraji na straně druhé. Ačkoliv se tedy průměrné mzdy v jednotlivých krajích lišily, přesto je z údajů patrný zřetelný trend spočívající v neustálém poměrně rychlém růstu mezd. Je ve všech krajích bez výjimky stejný. Rychlost růstu je ze všech sledovaných ukazatelů nejvyšší: ve sledovaném desetiletém období se průměrné mzdy zvýšily na dvojnásobek. Podrobnější analýza vývoje mezd by ukázala obvyklé a očekávané rozdíly ve mzdách v jednotlivých odvětvích a také v jednotlivých kategoriích zaměstnání. Ani tyto rozdíly by však nepopřely existenci zmíněného hlavního trendu. Ten má podobnou povahu jako vývoj předcházejících vybraných ukazatelů, odlišnou od vývoje zaměstnanosti. Proto i v případě mezd dospíváme k závěru, že ani faktor mezd nelze považovat za klíčový faktor ovlivňující vývoj zaměstnanosti.

Ekonomický růst Sledované období 1999 – 2008 bylo v České republice z hlediska vývoje ekonomiky většinou pozitivní. Již na počátku tohoto období se totiž podařilo překonat mírný pokles ekonomiky, k němuž došlo v roce 1998, a po všechny další roky se hrubý domácí produkt zvyšoval. Tempo růstu ekonomiky se postupně zrychlovalo a svého vrcholu dosáhlo v roce 2006, kdy bylo dosaženo hodnoty 6,8 %. Ještě v následujícím roce 2007 se ekonomika vyvíjela velmi příznivě (6,1 %), avšak pak se již v zemi začaly projevovat důsledky ekonomické krize, která v roce 2008 zpomalila růst ekonomiky na 2,5 %. V dalším roce 2009 pak již bylo tempo růstu ekonomiky dokonce záporné, výkon ekonomiky klesl o 4,2 %. Souhrnně znázorňuje vývoj ekonomiky ve sledovaném období následující tabulka.

48


Tabulka č. 8: Ekonomický růst v ČR

Ekonomický růst v České republice 1999 HDP v běžných cenách (mld. Kč) Index

2001

2003

2004

2006

2008

2 080,80 2 352,20 2 577,10 2 814,80 3 222,40 3 689,00 1,3

2,5

3,6

4,5

6,8

2,5

Zdroj: Statistická ročenka České republiky 2009. Praha: Scientia 2009. Pozn.: Index v tabulce je vypočítán tak, že údaj o velikosti HDP ve stálých cenách v určitém roce se porovnal s velikostí HDP ve stálých cenách z předcházejícího roku.

Příznivý vývoj ekonomiky ve sledovaném období (a poté jeho zlom v následujících letech 2009 a 2010) potvrzují i další údaje týkající se hrubého národního produktu (například o vývoji HDP ve stálých cenách ve standardech PPS). Pro identifikaci klíčových faktorů ovlivňujících zaměstnanost je stěžejní zjištění, že z vybraných analyzovaných ukazatelů se nejvíce blíží vývoji zaměstnanosti právě vývoj ekonomického růstu. Jinými slovy řečeno klíčovým faktorem ovlivňujícím zaměstnanost je ekonomický růst. Tento závěr podporuje i vývoj dalších stěžejních ukazatelů vztahujících se k zaměstnanosti, a to vývoj průměrné míry nezaměstnanosti a vývoj počtu uchazečů o zaměstnání, registrovaných na úřadech práce. Vývoj těchto ukazatelů v České republice ve sledovaném období ukazuje následující graf. Graf č. 29: Vývoj nezaměstnanosti

Zdroj: http://portal.mpsv.cz/sz/stat/nz.

49


Údaje v grafu ilustrují, že míra zaměstnanosti se v první polovině sledovaného období zvyšovala, zatímco ve druhém období se poměrně rychle snižovala. Porovná-li se vývoj ekonomického růstu s vývojem míry nezaměstnanosti, je zřejmé, že se i ve sledovaném období potvrzuje zásada, že při ekonomickém růstu se zvyšuje zaměstnanost a klesá míra nezaměstnanosti. Hlavní trendy jsou tak u ekonomického růstu a u míry zaměstnanosti stejné, zatímco u ekonomického růstu a míry nezaměstnanosti jsou opačné. Potvrzují tak zásadní souvislost mezi ekonomickým růstem a zaměstnaností. Na základě dosavadních analýz lze tedy formulovat odpovědi na zadané otázky. Otázka: Které jsou klíčové faktory ovlivňující úroveň zaměstnanosti v České republice? Odpověď: Klíčovým faktorem ovlivňujícím zaměstnanost (a nezaměstnanosti) v České republice je ekonomický růst. Otázka: Jaký význam má dopad klíčových faktorů na zaměstnanost v ČR? Odpověď: Zásadní vliv na vývoj zaměstnanosti a nezaměstnanosti má ekonomický růst, zatímco jakékoliv další faktory mohou tento vliv pouze ve velmi omezené míře zmírňovat.

4.6 Vliv intervencí na budování ekonomiky založené na znalostech Ekonomika založená na znalostech je všeobecně považována za jedno z vývojových stádií ekonomiky, resp. společnosti. Chronologicky následuje po ekonomice, resp. společnosti primitivní, zemědělské a průmyslové a podle některých teorií i informační. Na rozdíl od průmyslové společnosti, v níž byly rozhodujícími výrobními faktory práce, suroviny a kapitál, jsou ve společnosti znalostí rozhodujícími výrobními faktory informace a znalosti. Typickým technologickým postupem je v ní například robotika a typickým komunikačním systémem komunikace prostřednictvím elektronických médií. Také v České republice se projevuje vývoj, který charakterizují změny, příznačné pro přechod od dřívější průmyslové ekonomiky k ekonomice, založené na znalostech. Některé tyto změny již byly prezentovány v oddíle 4.2. Jedním z projevů těchto změn jsou změny ve struktuře zaměstnanosti z hlediska jednotlivých ekonomických sektorů. Ve sledovaném období 1999 – 2008 došlo například ke snížení podílu osob, zaměstnaných v zemědělství. Zatímco v roce 1999 bylo v tomto odvětví zaměstnáno 5,2 % celkového počtu zaměstnaných, v dalších letech se tento podíl neustále snižoval tak, že v roce 2008 již dosahoval jen 3,3 %. Zmíněný vývoj je patrný i na absolutním počtu osob, zaměstnaných v zemědělství. Na počátku sledovaného období činil téměř 200 tisíc osob, avšak v roce

50


2008 to bylo již jen asi 120 tisíc osob. Do uvedených údajů jsou v souladu s klasifikací NACE sice zahrnuty i osoby pracující v lesnictví, avšak ty tvoří jen asi šestinu celkových počtů osob, zaměstnaných v zemědělství a lesnictví. Pokud jde o vývoj struktury zaměstnanosti v dalších sektorech, například údaje z let 2003 a 2007 ukazují, že k nejvyššímu zvýšení počtu zaměstnaných osob došlo v České republice ve zpracovatelském průmyslu, činnostech v oblasti nemovitostí a pronájmu (zejména tzv. ostatních podnikatelských činnostech), ve zdravotní a sociální péči, ubytování a stravování a veřejné správě a obraně. V rámci zpracovatelského průmyslu tento růstu nejvíce ovlivnil vývoj v oboru výroby motorových vozidel (automobilů), výroby kovových konstrukcí a kovových strojů a zařízení. Další důležité změny ve struktuře celkové zaměstnanosti v České republice ukazují změny ve struktuře zaměstnanosti z hlediska kategorií zaměstnání, resp. povolání. V České republice používá v této věci Český statistický úřad klasifikaci zaměstnání KZAM, která je odvozena od mezinárodní klasifikace zaměstnání ISCO-88. Tato klasifikace člení profese do deseti hlavních kategorií (0 – 9). Podle kvalifikační náročnosti profesí lze deset hlavních kategorií rozdělit do tří skupin zahrnujících profese spadající do kategorií 1 – 3 (kvalifikačně náročné profese), 4 – 8 (kvalifikačně středně náročné profese) a 9 (kvalifikačně nenáročné profese). Vývoj struktury zaměstnanosti z hlediska profesí ukazuje v České republice zvyšující se podíly osob, zaměstnaných v kvalifikačně náročných profesích. Tento vývoj ukazují údaje v následující tabulce. Tabulka č. 9: Vývoj struktury zaměstnanosti podle kategorií profesí

Vývoj struktury zaměstnanosti podle kategorií profesí Kategorizace zaměstnanosti

2000

2003

2006

2008

KZAM 1 – 3

35,8

36,6

39,2

40,5

KZAM 4 – 8

55,5

57,2

24,8

52,5

KZAM 9

8,3

5,9

5,6

6,9

Zdroje: Kadeřábková A. a kol.: Ročenka konkurenceschopnosti České republiky 2006 – 2007, Praha: Linde nakladatelství 2007 a Statistická ročenka České republiky 2009, Praha: Scientia 2009.

Úspěšný výkon profesí, zařazených do kategorií KZAM 1 – 3, vyžaduje většinou terciární vzdělání. Podobné změny, k nimž dochází v České republice, se projevují i ve většině členských zemí EU. Z hlediska mezinárodního srovnání dosahuje v České republice podíl osob vykonávajících profese, zařazené do kategorií KZAM 1 – 3, zhruba stejných hodnot, jaké jsou průměrem v rámci původních 15

51


zemí EU a výrazně vyšších hodnot, než činí průměr „nových“ členských zemí EU. Příznačný pro Českou republiku je zejména vysoký podíl osob vykonávajících profese zařazené do podskupiny 31 - technici. Ten je téměř dvojnásobný, než činí průměr všech zemí EU. Dosavadní analýzy, vypracované v České republice, ukazují, že ve srovnání s většinou členských zemí EU zde roste pomalejším tempem počet výzkumných pracovníků, vědců a ostatních duševních pracovníků. Je to patrné i na dalším ukazateli, který se používá v rozvoji lidských zdrojů pro znalostní ekonomiku, a to na ukazateli podílu lidských zdrojů ve vědě a technologiích (LZVT). Ten je definován jako počet osob s terciární úrovní vzdělání a osob pracujících ve vědeckých a technických povoláních. Tento ukazatel se v České republice sice zvyšuje (např. v období 2000 – 2006 se zvýšil ze 33,8 % na 36,7 %), avšak průměr zemí EU je vyšší (v roce 2006 činil 42,1 %). Porovná-li se podíl vědců a inženýrů na celkovém počtu zaměstnaných osob v České republice a v dalších zemích, ukazuje se, že v České republice je tento podíl nižší než ve většině zemí EU a z nových členských zemí nižší než například v Maďarsku nebo Estonsku. Pokud jde o druhou skupinu zaměstnaných, tj. pracovníky středně kvalifikačně náročných profesí, jejich podíl na celkové zaměstnanosti se ve sledovaném období rovněž zvyšoval, avšak výrazně pomaleji. Pomalé tempo snižování tohoto podílu, které se touto pomalostí liší i od většiny dalších zemí, bylo v České republice ovlivněno podporou zahraničních investic vyžadujících tyto pracovníky. Do této kategorie totiž patří například stavební dělníci, strojírenští dělníci, kovodělníci a opraváři. Změny ve struktuře zaměstnanosti ve vztahu k ekonomice znalostí ukazují i výsledky analýz z hlediska vývoje zaměstnanosti v kvalifikačně náročných odvětvích. Jde o zaměstnanost ve vybraných odvětvích zpracovatelského průmyslu a sektoru služeb s vysokým podílem pozic vyžadujících terciární vzdělávání nebo zastoupení odborníků a techniků tříd 2 a 3 KZAM. Podíl těchto zaměstnanců se ve sledovaném období v České republice rovněž zvyšoval. Podíl těchto pracovníků je v České republice v rámci Evropské unie nadprůměrný (je 7. nejvyšší ze 27 členských zemí), což je však ovlivněno tím, že český zpracovatelský průmysl vytváří vysoké procento pracovních míst. Také zaměstnanost v kvalifikačně náročných službách se postupně zvyšuje, i když velmi pomalu. Podobný vývoj je patrný i na vývoji zaměstnanosti v technologicky vysoce náročných odvětvích českého zpracovatelského průmyslu, mezi které patří výroba kancelářských strojů a počítačů, výroba rádiových, televizních a spojových zařízení a přístrojů a výroba zdravotnických, přesných optických a časoměrných přístrojů. V těchto oborech se v období 2003 – 2007 zvýšil počet zaměstnaných osob z asi 57 tisíc na asi 81 tisíc osob, tedy o 42 %. Podíl zaměstnanosti v technologicky náročných

52


sektorech na celkové zaměstnanosti (v %) jak v České republice, tak i v dalších vybraných zemích ukazuje následující graf. Graf č. 30: Podíl zaměstnanosti v technologicky náročných sektorech na celkové zaměstnanosti (%)

Poznámka: TNS = technologicky náročné služby, TSNO = technologicky středně náročná odvětví zpracovatelského průmyslu, TVNO = technologicky vysoce náročná odvětví zpracovatelského průmyslu. Zdroje: EUROSTAT: Labour Force Survey 2003 (2. čtvrtletí) a 2007 (roční průměry), vlastní výpočty.

Zvyšuje se i podíl zaměstnaných v sektoru ICT. V tomto sektoru bylo v roce 2006 zaměstnáno 3,6 % celkového počtu zaměstnanců, což byl ve srovnání s dalšími členskými zeměmi EU výrazně nadprůměrný podíl. Poptávka po těchto zaměstnancích rychle roste a podle specifických průzkumů (z let 2006 a 2007) absolventi škol oboru ICT stačí uspokojovat pouze asi polovinu poptávky po nich. V rámci hodnocení vývoje směrem ke znalostní ekonomice a společnosti byly vypracovány různé metody, k nimž patří i hodnocení znalostně založené konkurenční výhody. Takové hodnocení poskytly výsledky projektu Světové banky Knowledge Assessment Matrix (KAM) z roku 2006. Posuzovaly se v něm čtyři oblasti, považované za klíčové pro přechod ke znalostní ekonomice: a) ekonomický a institucionální režim b) efektivní inovační systém

53


c) vzdělanost a kvalifikovanost populace d) infrastruktura informačních a komunikačních technologií Na základě řady ukazatelů z těchto oblastí pak byly stanoveny dva souhrnné indexy, a to index znalostí (KI) a index znalostní ekonomiky (KEI). S využitím příslušných ukazatelů z let 1995 a 2006 pak bylo možné sledovat vývoj, k němuž došlo v jednotlivých zemích. Ze zjištěných výsledků byly vybrány údaje pro Českou republiku i pro několik dalších zemí (viz následující tabulka). Tabulka č. 10: Indexy znalostní ekonomiky KEI

Ekonomický režim

KI

Inovace

Lidské zdroje

ICT

1995

2006

1995

2006

1995

2006

1995

2006

1995

2006

1995

2006

EU 27

7,04

7,81

7,75

7,88

7,30

7,60

7,48

7,69

7,88

7,94

7,87

8,02

EU 15

8,40

8,32

8,47

8,37

8,21

8,17

8,31

8,40

8,46

8,20

8,62

8,52

ČR

7,41

7,57

7,10

7,64

8,33

7,35

6,62

7,34

7,20

7,56

7,49

8,04

Polsko

6,48

7,04

6,99

7,11

4,92

6,82

6,49

6,44

7,99

8,08

6,51

6,80

Maďarsko

6,78

7,28

7,09

7,25

5,84

7,40

6,84

7,10

7,35

7,60

7,07

7,04

Slovensko

6,80

7,10

6,81

7,08

6,79

7,15

6,66

6,84

6,81

6,85

6,95

7,56

Zdroj: World Bank – Knowledge Assessment Matrix, in: Kadeřábková A. a kol.: Ročenka konkurenceschopnosti České republiky. Praha: Linde nakladatelství 2007.

Ke změnám dochází i ve struktuře zaměstnanosti z hlediska vzdělanostní struktury zaměstnanců. Jde zejména o růst počtu zaměstnanců s terciárním vzděláním (ISCED 5 a 6). Je to dobře patrné zejména v technologicky či kvalifikačně náročných oborech. Vývoj podílu osob s terciárním vzděláním, zaměstnaných v technologicky náročných sektorech v letech 2003 a 2007 v České republice (v %) ukazuje následující graf.

54


Graf č. 31: Vývoj podílu osob s terciárním vzděláním, zaměstnaných v technologicky náročných sektorech (%)

Poznámka: TNS-technologicky náročné služby, TSNO-technologicky středně náročná odvětví zpracovatelského průmyslu, TVNO-technologicky vysoce náročná odvětví zpracovatelského průmyslu. Zdroj: EUROSTAT (2003a), EUROSTAT (2007b), vlastní výpočty.

Jak je z grafu patrné, podíly osob s terciárním vzděláním, zaměstnaných v technologicky či kvalifikačně náročných oborech, se zvyšují. Vývoj směrem k ekonomice znalostí závisí ve značné míře na zdrojích vysoce kvalifikovaných zaměstnanců, zejména zaměstnanců s terciárním vzděláním. Proto věnujeme pozornost i změnám, k nimž došlo a i nadále dochází v oblasti vzdělávání (počátečním i dalším), která rozhodujícím způsobem přispívá ke zvyšování kvalifikace budoucích i stávajících zaměstnanců. V posledních deseti letech se v České republice rychle zvyšoval počet mladých lidí vstupujících do vysokých škol, a to nezávisle na demografickém vývoji, jehož součástí je i snižování počtu osob v mladších věkových skupinách. Zatímco v roce 2000 bylo na české vysoké školy přijato 41 947 mladých lidí, v roce 2009 jich bylo přijato již 82 220, což představuje téměř dvojnásobné zvýšení.

55


Statistické údaje dále ukazují, že studium ukončí v průměru asi dvě třetiny studentů, což je v mezinárodním srovnání poněkud nižší podíl. V celkových počtech absolventů vysokých škol převažují absolventi delších (pětiletých a víceletých) vzdělávacích programů. Podíl absolventů technických a přírodovědných oborů se sice zvyšuje, avšak stále zůstává pod průměrem zemí EU. Pokud jde o vzdělávání zaměstnanců podniků, údaje o něm poskytují zejména statistická šetření, která koordinuje Eurostat a která jsou známá pod názvem CVTS (Continuing Vocational Training Survey). V předcházejícím období se konala ve všech členských zemích EU v letech 1999 a 2005 (a v současné době probíhají přípravy na další takové šetření). Výsledky těchto šetření například ukazují, že v České republice poskytují další vzdělávání svým zaměstnancům asi tři čtvrtiny podniků, což je v rámci EU nadprůměrný podíl, jehož hodnota se mírně zvyšuje. Z výsledků šetření rovněž vyplývá, že vzdělávání zaměstnanců je častější ve větších podnicích, než v menších. Na základě všech dosavadních informací lze formulovat odpovědi na zadané otázky. Otázka: Potvrzují změny ve struktuře zaměstnanosti v pracovních odvětvích a oborech, zda se výrazněji přibližujeme tzv. knowledge based ekonomice? Je možné prokázat, zda tyto změny se projevují na snižování pracovních míst v zemědělství a opačně v nárůstu pracovních míst v oblastech spojených s moderní technologií? Odpověď: Změny ve struktuře zaměstnanosti potvrzují, že se přibližujeme ekonomice znalostí, i když tempo tohoto přibližování je pomalé. Je možné prokázat, že počty pracovních míst v zemědělství se snižují a počty pracovních míst v oblastech spojených s moderní technologií se naopak zvyšují. Otázka: Jaké změny (v období před a po vstupu ČR do EU) proběhly ve vztahu k specializovaným profesím a moderním technologiím? Odpověď: Ve vztahu k specializovaným profesím a moderním technologiím proběhly a i nadále probíhají zejména tyto změny: a) zvyšují se podíly osob, zaměstnaných v kvalifikačně či technologicky náročných profesích b) zvyšují se podíly osob, zaměstnaných v kvalifikačně či technologicky náročných oborech c) zvyšují se podíly zaměstnanců s terciárním vzděláním Zmíněné změny probíhají kontinuálně jak v období před vstupem ČR do EU, tak i po něm.

56


4.7 Trendy ve vývoji struktury zaměstnanosti po vstupu ČR do EU V roce 2004 došlo v oblasti politiky zaměstnanosti a trhu práce v České republice ke dvěma významným skutečnostem: byl vyhlášen Národní akční plán zaměstnanosti na léta 2004-2006 v platnost vstoupil nový Zákon o zaměstnanosti, přispěl k řešení hmotného zabezpečení v nezaměstnanosti, zaměstnávání osob se zdravotním postižením a vymezil soubor nástrojů aktivní politiky zaměstnanosti. Byly zavedeny nové nástroje APZ: příspěvek na zapracování, překlenovací příspěvek, příspěvek na dopravu. Jak je blíže uvedeno v kapitole 4.2, míra zaměstnanosti v České republice se mezi roky 19992008 změnila jen nepatrně. Díky průběhu transformace se procento nezaměstnaných zvýšilo jen po roce 1996 z 5 % až na 9,4 na konci roku 1999. Hlavním důvodem takového nárůstu nezaměstnanosti byl nárůst deficitu obchodní bilance, ekonomické zpomalení a privatizace bankovního sektoru. Od roku 2000 procento nezaměstnaných zůstalo relativně stálé asi okolo 910%. Mezi 2005-2007 procento nezaměstnaných klesalo až k 6 %, a to díky silnému ekonomickému růstu (5-6 %) ročně. Přes rychlý ekonomický růst ve sledovaném období zůstává problémem relativně vysoký podíl dlouhodobě

nezaměstnaných

a

velmi

dlouhodobě

nezaměstnaných.

Dlouhodobá

nezaměstnanost je většinou spojená s určitou specifickou skupinou nezaměstnaných, kde dochází ke kombinaci několika znevýhodnění/omezení jako jsou zpravidla: nízká kvalifikace, vyšší věk, péče o děti apod. Tabulka č. 11: Trh práce v České republice (trendy, 1999-2007) 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

HDP (reálný, %)

1,3

3,6

2,5

1,9

3,6

4,5

6,4

6,4

6,5

Míra nezaměstnanosti (%)

9,4

8,8

8,9

9,8

10,3

9,5

8,9

7,7

6,0

Počet zaměstnaných na 1 volné pracovní místo

13,9

8,8

8,9

12,6

13,5

10,6

9,8

4,8

2,5

-

-

-

484

530

567

610

649

659

14,7

16,2

17,1

19,4

20,8

22,4

25,2

27,1

30,6

Průměrná délka nezaměstnanosti (dny) Podíl nezaměstnaných nad 50 let (% nezaměstnaných)

57


Podíl lidí se základním vzděláním (% nezaměstnaných)

30,0

31,6

32,1

31,5

31,4

30,6

30,7

31,4

31,6

Dlouhodobá nezaměstnanost (≥ 12 m) (% nezaměstnaných)

29,7

38,4

37,1

37,2

40,3

40,6

41,7

41,2

38,6

Dlouhodobá nezaměstnanost (≥ 24 m) (% nezaměstnaných)

11,9

19,1

22,0

21,3

23,1

24,9

26,1

27,2

25,9

Zdroj: MPSV, Portál

Vysoká proporce dlouhodobě nezaměstnaných je tak významnou oblastí pro realizaci politiky zaměstnanosti v České republice. Zároveň je faktem rovněž to, že tato oblast souvisí s významným podílem šedé ekonomiky a rovněž z tohoto důvodu průběžně dochází ke změnám v českém systému sociálních dávek tak, aby se zdůraznila pobídkovost a zvýšila se motivace. Kromě zvyšujícího se podílu dlouhodobě nezaměstnaných a velmi dlouhodobě nezaměstnaných na trhu práce je zároveň patrný trend zvyšujícího se podílu vysokoškolsky vzdělaných pracovníků na trhu práce. Nejvýraznější je tento nárůst z pohledu regionálního členění v Jihomoravském kraji, kde je přirozeným a rozvíjejícím se centrem vzdělanosti Brno. Tabulka č. 12: Podíl pracovní síly s vysokoškolským vzděláním (v % pracovních sil) 2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Česká republika

11,6

12,5

12,7

13,2

13,7

14,2

14,4

Hlavní město Praha

25,2

27,5

27,1

28,1

28,5

28,2

28,4

Středočeský kraj

8,8

8,9

8,6

10,8

11,1

11,0

11,4

Jihočeský kraj

9,6

11,5

11,6

11,9

11,4

13,3

13,2

Plzeňský kraj

9,8

11,1

10,1

11,3

10,8

11,7

13,2

Karlovarský kraj

7,7

7,5

8,5

8,1

8,5

8,2

9,0

Ústecký kraj

6,6

7,7

6,4

6,7

7,6

8,6

7,1

Liberecký kraj

8,3

9,0

9,3

8,1

10,3

9,8

9,8

Královehradecký kraj

10,2

10,4

11,6

11,5

11,2

13,8

12,8

Pardubický kraj

9,0

9,0

10,3

10,4

11,9

12,0

10,7

Vysočina

7,6

9,3

9,9

9,9

11,3

11,4

11,6

Jihomoravský kraj

13,2

15,9

15,8

16,6

16,6

17,0

18,2

58


Olomoucký kraj

11,3

9,6

10,0

11,6

13,0

13,4

13,5

Zlínský kraj

9,8

10,6

11,3

11,6

12,4

12,5

13,3

Moravskoslezský kraj

10,5

10,5

10,8

10,7

11,5

11,8

12,7

Zdroj: ČSÚ-VŠPS

Na základě všech dosavadních informací lze formulovat odpovědi na zadané otázky. Otázka: Jaké indikátory / trendy se vztahují k ukazatelům trhu práce v období 18 čtvrtletí před vstupem ČR do EU? Odpověď: Ve sledovaném období se zaměstnanost v České republice vyvíjela bez výraznějších výkyvů. V zásadě rovnoměrně se vyvíjela jak celková zaměstnanost, tak i struktura zaměstnanosti. Otázka: Jaké indikátory / trendy se vztahují k ukazatelům trhu práce v období 18 čtvrtletí po vstupu ČR do EU? Odpověď: Odpověď na tuto otázku je možné spojit s předchozí odpovědí, pro období 18 čtvrtletí po vstupu ČR do EU je však nutné tuto odpověď rozšířit o zdůraznění prohlubování trendu stárnutí obyvatelstva a s tím související snižující se podíl zaměstnanců v nejnižší věkové skupině. Dalším trendem je zvyšování průměrné úrovně vzdělání a zvyšující se podíl zaměstnaných osob s terciárním vzděláním a zvyšování podílu zaměstnaných v terciárním sektoru. Otázka: Posílily pozitivní trendy vztahující se k situaci na trhu práce, pozorované před přistoupením ČR do EU, a jsou aktuální i v současnosti (respektive do konce roku 2008)? Odpověď: Po vstupu ČR do EU došlo k provádění politiky zaměstnanosti v kontextu evropské politiky zaměstnanosti, Česká republika sledovala Lisabonské cíle a došlo k výraznějšímu přenosu praxí zemí EU do provádění národní politiky. Větší důraz je kladen na nástroje APZ směřující k sociální inkluzi, více jsou zohledňovány generové přístupy.

59


4.8 Prognózy poptávky po pracovní síle v České republice a EU V návaznosti na diskrepance mezi nabídkou a poptávkou na trhu práce (a ovšem také na ekonomické a sociální důsledky těchto diskrepancí) se v různých zemích věnuje stále větší pozornost prognózování vývoje nabídky a poptávky na trhu práce. Jedním z nejzřetelnějších projevů tohoto trendu byl rozsáhlý projekt, který na úrovni celé EU realizovalo před několika málo lety Evropské centrum pro podporu rozvoje odborného vzdělávání (CEDEFOP) ve spolupráci s experty z britských ústavů Warwick Institute for Employment Research (IER) a Cambridge Econometrics (CE) a nizozemského Research Centre for Education and the Labour Market. V rámci tohoto projektu byla vytvořena rozsáhlá databáze a příslušné projekční modely umožňující vypracovat prognózy očekávaného vývoje povolání, sektorů a kvalifikací v 25 zemích EU (dnešních 27 členských zemích kromě Bulharska a Rumunska), Norsku a Švýcarsku. Šlo o práce na střednědobé prognóze s výhledem na období do roku 2020. Výsledky prací byly zveřejněny v několika publikacích CEDEFOP, z nichž nejvíce informací obsahuje souhrnná zpráva Future Skill Needs in Europe – MediumTerm Forecast, Synthesis Report z roku 2008 a z téhož roku studie Skill Needs in Europe – Focus on 2020. Obsah těchto publikací tvoří hlavní východisko pro identifikaci očekávaného vývoje poptávky na trhu práce v EU. Rozsáhlé analytické a prognostické práce vyústily do identifikace přinejmenším pěti hlavních trendů zaměstnanosti v EU do roku 2020. Prvním trendem je postupný růst zaměstnanosti v sektoru služeb. Ten byl v rámci zmíněného projektu prokázán při použití dat o zaměstnanosti nejen podle tří obvyklých hlavních ekonomických sektorů (primární – zemědělství, sekundární – průmysl, terciární – služby), nýbrž i při jemnějším členění do šesti sektorů, které umožnilo více strukturovaný pohled. Přehledně je tento trend znázorněn na následujícím grafu.

60


Graf č. 32: Sektorová zaměstnanost v ČR

Zdroj: Skill Needs in Europe, Focus on 2000. CEDEFOP Panorama series; 160. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2008, vlastní propočty.

Z grafu (a ovšem také z podrobnějších dat) je zřetelně patrné, že spolu s postupným snižováním počtu a podílu zaměstnaných v primárním sektoru (zemědělství) se budou stále zvyšovat počty a podíly osob, zaměstnaných ve službách, a to jak v obchodu, tak i v dopravě a tzv. netržních službách, do nichž spadá například vzdělávání, zdravotnictví a sociální péče nebo veřejná správa. Druhým hlavním trendem jsou změny ve struktuře nových pracovních míst. Analýzy a prognózy umožnily odhadnout strukturu zaměstnanosti v příštích obdobích (s horizontem let 2015 a 2020), porovnat ji se současnou strukturou zaměstnanosti a posléze kvantifikovat očekávané změny. Ačkoliv v zemích EU dojde v období 2006 – 2020 k zániku asi 3 milionů pracovních míst v zemědělství a asi 800 tisíc pracovních míst ve zpracovatelském průmyslu, na druhé straně se očekává vznik asi 20,3 milionu nových pracovních míst. Půjde zejména o pracovní místa v tzv. obchodních službách, kam se zařazují obory NACE bankovnictví (třídy 65 a 67), pojišťovnictví (66), ICT služby (72) a další služby (70 71, 73 - 74 a 90 – 93, 95 a 99). V tzv. netržních službách dojde k vytvoření téměř 5 milionů nových pracovních míst a v sektoru distribuce a dopravy (spadá sem velkoobchod a maloobchod, hotelnictví a ubytování, doprava a spoje) asi 4,5 milionu pracovních míst. Přehledně jsou očekávané změny ve struktuře zaměstnanosti znázorněny v následujícím grafu.

61


Graf č. 33: Změna sektorové zaměstnanosti, EU 25

Zdroj: Skill Needs in Europe, Focus on 2020. CEDEFOP Panorama Series, 160. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2008, vlastní propočty.

Třetím hlavním trendem vývoje zaměstnanosti v příštích obdobích je očekávaný nedostatek pracovníků. Jak již bylo řečeno, ačkoliv se do roku 2020 v EU očekává vznik více než 20 milionů nových pracovních míst, ve stejném období bude k dispozici dalších 85 milionů pracovních míst (tj. více než čtyřikrát více) po odchodu stávajících pracovníků do důchodu nebo z jiných důvodů. Celkem tak bude třeba obsadit přes 105 milionů pracovních míst. Celkový počet pracovních míst v roce 2020 se odhaduje na 223,6 milionu. Do té doby se podle odhadů Eurostatu sníží počet obyvatel EU v produktivním věku z asi 309 milionů v roce 2006 na asi 302 milionů v roce 2020. Ačkoliv se tedy tento počet sníží asi o 7 milionů, bude ve stejném období vytvořeno více než 20 milionů nových pracovních míst. Proto je třeba v příštích obdobích očekávat značný nedostatek pracovníků. Aby se očekávaná pracovní místa obsadila pracovníky, bylo by potřeba zvýšit v EU do roku průměrnou míru zaměstnanosti na 74 %. Pokud by se v roce 2020 podařilo dosáhnout stávajícího cíle Lisabonské strategie v oblasti zaměstnanosti (70 %), chybělo by k obsazení pracovních míst asi 12 milionů pracovníků. Čtvrtý hlavní trend vývoje zaměstnanosti se týká změn ve struktuře povolání, které pochopitelně souvisejí se změnami ve struktuře zaměstnanosti podle sektorů. Sleduje-li se 9 hlavních kategorií povolání, budou potřeba v příštím období v jednotlivých kategoriích odlišné počty pracovníků. Očekávané změny ve struktuře povolání přehledně znázorňuje následující graf.

62


Graf č.34: Poptávka podle typu povolání, 2006-2020, EU 25

Zdroj: Skill Needs in Europe, Focus on 2020. CEDEFOP Panorama Series, 160. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2008, vlastní propočty.

Graf ukazuje, že největší poptávka bude v příštích obdobích po pracovnících spadajících do kategorie techniků a příbuzných povolání a do kategorie pracovníků ve službách a obchodu. Poptávku po pracovnících lze očekávat i v kategoriích, v nichž dojde ke snižování počtu pracovních míst, protože bude potřeba obsazovat i pracovní místa v důsledku odchodu stávajících pracovníků. Uvedený graf obsahuje závažné informace i pro politiky, poskytovatele odborného vzdělávání, poradenství pro volbu povolání i pro občany, protože může korigovat nereálná nebo nepodložená východiska pro jejich rozhodování. Pátý trend vývoje zaměstnanosti se vztahuje k očekávanému vývoji struktury zaměstnanosti z hlediska kvalifikace. Z tohoto trendu je především patrné, že nároky na kvalifikaci lze v příštích obdobích očekávat vyšší u všech kategorií povolání, jinými slovy že se zvyšuje průměrná kvalifikační úroveň. Rozliší-li se tři kategorie pracovních míst, tj. pracovní místa vyžadující vysokou kvalifikaci (ISCED 5 a 6), střední kvalifikaci (ISCED 3 a 4) a nízkou nebo žádnou kvalifikaci (ISCED 0 – 2), je zřejmé, že napříště je třeba počítat s vyšším podílem pracovníků s vysokou a střední úrovní kvalifikace a naopak s nižším podílem pracovníků s nízkou úrovní kvalifikace. Vývoj je znázorněn v následujícím grafu.

63


Graf č.35: Vliv kvalifikace na zaměstnanost

Zdroj: Skill needs in Europe, Focus on 2020. CEDEFOP Panorama Series, 160. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2008.

Více než 20 milionů pracovních míst v EU do roku 2020 je z hlediska kvalifikace saldem mezi požadovanými asi 19 miliony pracovních míst s vysokou kvalifikací a asi 13 miliony pracovních míst se střední kvalifikací a zaniklými téměř 13 miliony pracovních míst vyžadujících nízkou nebo žádnou kvalifikaci. V roce 2020 budou pracovní místa vyžadující vysokou kvalifikaci tvořit téměř třetinu všech pracovních míst, pracovních míst se střední kvalifikací bude asi polovina a podíl pracovních míst s nízkou kvalifikací se sníží na asi 18 %. Zmíněné trendy se vztahovaly zejména k poptávkové straně evropského trhu práce. Po prognóze poptávkové strany se CEDEFOP se spolupracujícími institucemi zabýval také nabídkovou stranou trhu práce v EU. Výsledky těchto navazujících prací pak byly shrnuty a publikovány v souhrnné práci Future Skill Supply in Europe, Medium-term Forecast up to 2020, Synthesis Report, kterou CEDEFOP publikoval v loňském roce. Všechny trendy vztahující se ve všech zmíněných pracích k EU jako celku, se týkají také České republiky. Při jejich interpretaci se zřetelem k České republice je ovšem třeba brát v úvahu specifika České republiky týkající se jak struktury zaměstnanosti, tak i způsobu prognózování situace na trhu práce.

64


Soustavné prognózování poptávky po pracovní síle, resp. prognózování kvalifikačních potřeb je v České republice, bohužel, spíše na okraji pozornosti státních orgánů, a to navzdory užitku, který může poskytovat pro kvalifikované rozhodování jak státních, tak i soukromých subjektů. Prognózováním se soustavně zabývá již několik let pouze Národní observatoř zaměstnanosti a vzdělávání Národního vzdělávacího fondu. Byly využity například výsledky tohoto pracoviště, publikované v Ročence konkurenceschopnosti České republiky 2007 – 2008 (Praha: Linde nakladatelství, 2009). Dosavadní prognózy ukázaly, že ekonomiku a trh práce bude v České republice v příštích obdobích ovlivňovat několik obecnějších faktorů, resp. trendů, zejména: a) nedostatek kvalifikovaných pracovníků; tito pracovníci budou k dispozici na trhu práce stále vzácněji, a proto zaměstnavatelé budou muset s lidskými zdroji lépe „hospodařit“ b) demografický vývoj; v souvislosti se stárnutím populace a méně početnými kohortami mladých lidí se budou po určitou dobu snižovat počty absolventů škol c) tempo růstu ekonomiky; pomalejší tempu růstu omezí tvorbu nových pracovních míst a zvýší počty uchazečů o zaměstnání d) generace Y; mladé generace vstupující na trh práce budou mít jiné hodnoty a preference, než zejména starší osoby odcházející z trhu práce e) postupující globalizace; ekonomika bude stále více citlivá na globální změny mimo Českou republiku f) investiční politika globálních firem; ztráty dosavadních nákladových výhod povedou ke snižování počtu pracovních míst g) nákladové faktory; růst cen energií a mezd a někdy také vývoj měnového kurzu bude zesilovat tlak na zvyšování konkurenceschopnosti Prognostické práce se v předcházejících letech zaměřily zejména na čtyři sektory: na energetiku, na výrobu ICT, optické a zdravotnické techniky, na výrobu elektrických strojů a zařízení a na ICT služby a profese. Energetika patří ke stěžejním sektorům ekonomiky, i když podíl zaměstnanců v tomto sektoru není vysoký (v České republice asi 1,2 %). Ve srovnání s jinými sektory energetika patří ke kvalifikačně náročnějším sektorům, pracuje v ní například nadprůměrný podíl pracovníků s terciárním vzděláním (kolem 20 %). Demografický vývoj (a také zatím klesající zájem mladých lidí o technické obory) však omezí možnosti nahradit odcházející starší pracovníky mladými absolventy škol, což výrazně zvýší roli dalšího vzdělávání. Předpokládané generační obměny pracovníků v energetice do roku 2016 ukazuje následující graf.

65


Graf č.36: Generační obměny pracovníků v energetice (předpoklad do r. 2016)

Zdroj: Ročenka konkurenceschopnosti České republiky2007 – 2008. Praha: Linde nakladatelství 2008.

V sektoru výroby ICT, optické a zdravotnické techniky se dosud zaměstnanost zvyšovala, například v oboru spotřební elektroniky v období 2000 – 2006 o 70 %, takže v současné době je v tomto sektoru zaměstnáno asi 100 000 osob. Ve struktuře zaměstnaných se zvyšuje podíl pracovníků s terciárním a sekundárním vzděláním. Tyto trendy budou dále pokračovat, avšak poptávka zaměstnavatelů po kvalifikovaných technicích bude stále obtížněji uspokojitelná. Vývoj zaměstnanosti v sektoru bude v příštích obdobích rovněž ovlivněn růstem nákladů (český dělník je asi čtyřikrát dražší než čínský). Ve výrobě elektrických strojů a zařízení se zaměstnanost také dosud stále zvyšovala. Také v tomto sektoru se postupně zvyšuje podíl zaměstnanců s vyššími úrovněmi vzdělání či kvalifikace. V souvislosti s rozvojem některých dalších oborů, například výroby automobilů, lze očekávat pokračování těchto trendů i v příštích obdobích. Zaměstnanost v sektoru ICT služeb vykazuje podobné trendy, tempo růstu zaměstnanosti v něm patří k nejrychlejším. Prognózy vývoje na trhu práce naznačují výrazné zvyšování počtu absolventů vysokých škol s oborovým zaměřením na ICT, které sice bude zčásti uspokojovat poptávku po těchto absolventech, avšak na uspokojení celkové poptávky pravděpodobně nebude stačit. Je tedy patrné, že trendy týkající se budoucího vývoje struktury zaměstnanosti a projevující se v rámci celé EU, se projevují rovněž v České republice a bude s nimi tedy třeba počítat i u nás. V návaznosti na dosavadní výsledky prognóz lze formulovat odpovědi na zadané otázky.

66


Otázka: Jaké jsou prognózy o struktuře poprávky po pracovní síle v hlavních odvětvích ekonomiky? Odpověď: Prognózy ukazují budoucí vysokou poptávku po pracovní síle především v širokém sektoru služeb, stagnaci v průmyslu a stavebnictví a pokles poptávky po pracovní síle v zemědělství. Otázka: Jaké jsou prognózy o struktuře poptávky po pracovní síle v závislosti na vzdělání? Odpověď: Prognózy ukazují celkové zvyšování kvalifikačních nároků, nejvyšší poptávka se očekává po pracovnících s vyššími úrovněmi vzdělání. Otázka: Jaké jsou prognózy o struktuře poptávky po pracovní síle podle hlavních profesí a specializací? Odpověď: Prognózy naznačují nadprůměrný růst poptávky po technicích a příbuzných profesích a po pracovnících v různých sektorech služeb, průměrný růst poptávky po řemeslnících a úřednících a podprůměrný růst poptávky po operátorech, montážních profesích a zemědělských profesích. Otázka: Jaké jsou prognózy o struktuře poptávky po pracovní síle v závislosti na vzdělání? Odpověď: Prognózy ukazují celkové zvyšování kvalifikačních nároků, nejvyšší poptávka se očekává po pracovnících s vyššími úrovněmi vzdělání. Otázka: Liší se struktura poptávky po pracovní síle v ČR a ostatních státech Evropské unie? Odpověď: Struktura poptávky v ČR se zajisté oproti dalším zemím EU liší, avšak hlavní trendy jsou v celé EU i v ČR stejné. Otázka: Jaká doporučení lze formulovat ve vztahu k budoucnosti politiky soudržnosti v kontextu globálních trendů v oblasti trhu práce (změny v profesích, odvětví, kvalifikaci)? Odpověď: V příštích obdobích by měla politika soudržnosti podporovat například •

zaměstnanost v sektorech s vyšší kvalifikační náročností

•

zaměstnanost ve službách

•

vzdělávání v technických oborech na úrovni terciárního i sekundárního vzdělávání

•

inovační aktivity

67


4.9 Faktory ovlivňující rozsah pracovních úvazků V období let 2000 až 2008 se podíl osob pracujících na částečný pracovní úvazek pohyboval v ČR okolo 5 % všech zaměstnaných osob. Z hodnot v tabulce níže uvedené je zřejmé, že v České republice je práce na zkrácený pracovní úvazek doménou žen – v letech 2000 až 2008 jich na zkrácený pracovní úvazek pracovalo mezi 8 a 9 %, zatímco podíl mužů zaměstnaných na zkrácený pracovní úvazek se pohyboval jen okolo 2 %. Pro celkové zarámování této problematiky je vhodné srovnání s ostatními zeměmi EU. Z toho je na první pohled zřejmé, že podíl osob zaměstnaných na zkrácené pracovní úvazky je v České republice výrazně pod evropským průměrem. V EU pracuje na zkrácený pracovní úvazek v současné době okolo 18 % osob (Eurostat 2010). Podobně jako v Česku pracují v celé EU touto formou úvazku především ženy. Na částečný úvazek pracuje cca 34 % evropských žen a cca 9 % mužů (Eurostat 2010). Podíváme-li se na jednotlivé země EU, je jasně zřetelný předěl mezi starými a novými zeměmi EU. V transformujících se ekonomikách nových členských zemí, je podíl osob pracujících na částečné úvazky výrazně nižší (např. v Bulharsku jen okolo 2 %, na Slovensku cca 3 %, v Maďarsku okolo 5 %). Naopak v některých starých členských zemích dosahuje podíl osob pracujících na částečný pracovní úvazek až cca 25 % (Německo, Rakousko, Švédsko). Nejvíce osob zaměstnaných na zkrácený pracovní úvazek má Nizozemsko (téměř 50 %) (Eurostat 2010).

Příčinou nízkého podílu částečné

zaměstnanosti v nových členských zemích EU, tedy i ČR, je především nízká flexibilita a adaptabilita trhů práce. Tabulka č. 13: Podíly osob pracujících na zkrácený úvazek na celkovém počtu zaměstnaných osob 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Celkem

5,14

4,82

4,86

4,96

4,90

4,91

5,03

5,01

4,92

Muži

2,22

2,14

2,19

2,26

2,28

2,12

2,26

2,33

2,23

Ženy

8,85

8,26

8,31

8,46

8,29

8,56

8,65

8,55

8,49

Zdroj: ČSÚ, vlastní výpočty

Vývoj mezi lety 2000 a 2008 nebyl pro Českou republiku nijak výrazný. Celkový podíl osob pracujících na částečný úvazek stagnoval a ani vstup Česka do EU neznamenal v této oblasti posun směrem k evropskému průměru. Zároveň však narostl podíl žen a poklesl podíl mužů pracujících na částečný úvazek, jednalo se však o minimální změny, jak dokládá následující graf, který vyjadřuje index změny mezi lety 2004 a 2008.

68


Graf č. 37: Index změny podílu osob se zkráceným úvazkem po vstupu do EU (2004 = 100%)


Přesné zastoupení částečných (včetně polovičních) na nově vytvořených pracovních místech ze SF není k dispozici. Nicméně z dotazníkového šetření mezi příjemci vyplynulo, že plné úvazky zcela převažují, a to zejména u programů ERDF (95 %). U programů ESF je zastoupení částečných úvazků vyšší (viz následující graf), což souvisí se zaměřením programů, včetně např. podpory ženám vracejících se na trh práce po mateřské dovolené. Graf č. 38: Zastoupení částečných úvazků v nově vytvořených pracovních místech

Zdroj: Dotazníkové šetření

69


Nejvyšší dosažené vzdělání a částečné úvazky Dalším výrazným faktorem ovlivňujících skutečnost, zda dané osoby pracují na částečný pracovní úvazek, je vedle pohlaví i faktor vzdělání. Největší skupinou osob pracujících na částečný úvazek jsou středoškoláci a naopak nejmenší podíl představují osoby se základním vzděláním (viz následující tabulka). Tabulka č.14: Zastoupení zkrácených pracovních úvazků dle nejvyššího dosaženého vzdělání osob 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Základní

17,3

15,3

13,4

12,6

11,9

12,1

11,1

10,8

9,5

střední bez maturity

38,6

38,0

37,1

37,9

36,5

34,8

34,7

33,7

31,8

střední s maturitou

34,4

33,7

34,0

34,3

36,2

36,9

36,6

37,2

38,1

vysokoškolské

9,6

10,9

13,6

14,4

14,6

16,4

16,6

18,1

19,2

Zdroj: ČSÚ

Z následujícího grafu vyplývá, že faktor vzdělání po vstupu do ČR do EU prošel výrazným vývojem. Od roku 2004 nejvíce vzrostl podíl vysokoškolsky vzdělaných osob, které pracovaly na částečný pracovní úvazek. Vysokoškolsky vzdělaní zaujímali v roce 2004 14,6% podíl na částečně zaměstnaných osobách a v roce 2008 již 19,2 %. Zajímavý je především nárůst podílu částečně pracujících vysokoškolsky vzdělaných mužů. Podíly od roku 2004 vzrostly také u osob se středním vzděláním s maturitou. Naopak u méně vzdělaných osob můžeme pozorovat jasný pokles jejich zastoupení mezi pracujícími na částečný úvazek. Graf č. 39: Index změny podílu osob se zkráceným úvazkem po vstupu do EU dle vzdělání (2004 = 100%)


70


Věk a částečné úvazky Dalším významným faktorem ovlivňujícím skutečnost, zda dané osoby pracují na částečný pracovní úvazek, je věk. Je zřejmé, že nejvyšší podíl mezi pracujícími na částečný úvazek mají osoby ve věkové skupině 25 – 59 let. Z následujícího grafu ale vyplývá zajímavá skutečnost, že k nejvyššímu nárůstu práce na částečný pracovní úvazek od roku 2004, tedy po vstupu ČR do EU, došlo u osob ve věku 15 až 24 a 60 a více let. Práce na částečný úvazek tedy v Česku rostla především u velmi mladých osob a osob v důchodovém věku. Je tedy zřejmé, že práce na částečný pracovní úvazek je v Česku především formou přivýdělku ke studiu či k důchodu. U žen v produktivním věku vzrostla práce na částečný pracovní úvazek jen mírně, u mužů naopak poměrně výrazně poklesla. Graf č.40: Index změny podílu osob se zkr. úvazkem po vstupu do EU dle věku (2004 = 100%)


Důvody práce na částečný úvazek Z níže uvedeného grafu vyplývá, že ve všech letech byly nejvýznamnější příčinou práce na zkrácený pracovní úvazek zdravotní důvody. Jejich význam však v tomto období mírně poklesl (z cca 21 % na 17, 5 %). Druhým nejvýznamnějším důvodem pak byla ve všech letech péče o děti nebo postiženou osobu, jejíž podíl v tomto období stagnoval na hodnotách okolo 17 až 18 %, přitom právě péče o rodinu by měla být hlavním impulsem pro práci na částečný pracovní úvazek, který může zkvalitnit příjmy rodin s dětmi (oproti situaci, kdy je jeden z rodičů na mateřské dovolené).

Třetím

nejvýznamnějším důvodem byla skutečnost, že daná osoba nemůže najít vhodnou práci na plnou pracovní dobu. Tento důvod udávalo ve všech letech mezi 13 a 16 % osob. Ve sledovaném období se nejvíce navýšil podíl osob, které udaly důvod práce na částečný pracovní úvazek skutečnost, že

71


absolvují profesní či školní vzdělávání (nárůst ze 4 na 10 %). Příčinou tohoto nárůstu by mohl být celkový nárůst podílu vysokoškolsky se vzdělávajících osob v České republice v posledních letech. Grafč.41: Důvody práce na zkrácený pracovní úvazek v letech 2003 až 2008

Zdroj: ČSÚ

V návaznosti na dosavadní výsledky prognóz lze formulovat odpovědi na zadané otázky. Otázka: Mají faktory jako jsou: pohlaví, věk vzdělání, bydliště, rodičovství, vzdálenost od místa bydliště dopad na rozhodování o výběru zaměstnání na poloviční úvazek? Odpověď: Byl identifikován významný vliv faktoru pohlaví, vzdělání a věku na skutečnost, zda daná osoba pracuje na částečný pracovní úvazek. Otázka: Který z důvodů: studium, nemoc, zdravotní postižení, neschopnost najít jiné zaměstnání, péče o děti, osobní důvody je hlavní příčinou zaměstnání na poloviční úvazek? Odpověď: Hlavními příčinami práce na částečný pracovní úvazek jsou v České republice zdravotní důvody a péče o děti či postiženou osobu. Jsou sledovatelné nějaké trendy v zaměstnávání osob na plný úvazek? Pokud ano, posílily tyty trendy po vstupu ČR do EU? Odpověď: V Česku celkový podíl osob zaměstnaných na částečný pracovní úvazek stagnuje. Nejedná se však o stagnaci u všech skupin obyvatel. U vzdělaných osob podíl částečných pracovních úvazků roste, u méně vzdělaných klesá. Nárůst můžeme pozorovat také u osob studentského a důchodového věku. Z analýzy je zřejmý pokles podílu mužů v produktivním věku

72


pracujících na částečný pracovní úvazek. Zastoupení částečných úvazků mezi pracovními místy vzniklými s podporou ze SF je rovněž nízké, zejména u programů ERDF (5 %).

4.10

Faktory ovlivňující práci na dobu určitou a neurčitou

V období let 2000 až 2008 se podíl osob pracujících na dobu určitou pohyboval okolo 7 % všech zaměstnaných osob. Na dobu určitou pracují v České republice o něco častěji ženy, přičemž mezi lety 2000 a 2008 jejich podíl mírně narostl. V evropském srovnání se Česká republika řadí z hlediska podílu osob pracujících na dobu určitou mezi země s podprůměrným podílem. V EU pracuje na dobu určitou v současné době okolo 14 % osob (Eurostat 2010). Podobně jako v České republice pracují v celé EU na dobu určitou o něco častěji ženy. Na částečný úvazek pracuje cca 15 % evropských žen a cca 13 % mužů (Eurostat 2010). Na rozdíl od práce na částečné pracovní úvazky není v případě práce na dobu určitou tak zřejmý rozdíl mezi starými a novými zeměmi EU. V rámci obou skupin zemí jsou patrné poměrně velké rozdíly. Podíl zaměstnanců s úvazkem na dobu určitou je dlouhodobě extrémně vysoký ve Španělsku (téměř 30 % všech zaměstnanců) a od roku 2002 se skoro dvojnásobně zvýšil tento podíl v Polsku až na 27 %, poměrně vysoký podíl osob pracuje na dobu určitou také ve Slovinsku (Vývoj zaměstnanosti v letech 2002-2008, ČSÚ). V ostatních nových členských zemích jsou podíly osob pracujících na dobu určitou podobně nízké nebo nižší než v České republice (Eurostat 2010). Mezi lety 2000 až 2004 se podíl osob pracujících na dobu určitou mírně zvyšoval, od roku 2004 zřejmě z důvodu poklesu nezaměstnanosti spíše klesal. Celkově se mezi lety 2000 a 2008 mírně zvýšil podíl žen pracujících na dobu určitou a podíl mužů se mírně snížil. Tabulka č.15: Podíly osob pracujících na dobu určitou 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Celkem

6,94

6,74

6,97

7,76

7,67

7,20

7,23

7,16

6,69

Muži

6,01

5,91

5,91

6,48

6,23

5,99

5,91

5,69

5,12

Ženy

8,12

7,81

8,34

9,42

9,53

8,78

8,95

9,09

8,79


73


Faktory ovlivňující práci na dobu určitou Mezi hlavní faktory, které mohou ovlivňovat skutečnost, zda daná osoba pracuje na dobu určitou a které jsou ČSÚ sledovány, se řadí pohlaví, kategorie zaměstnaných osob (zaměstnanci, zaměstnavatelé, osoby pracující na vlastní účet), to, zda daná osoba pracuje na částečný úvazek a vzdělání. Jak již bylo uvedeno výše, na dobu určitou pracují o něco častěji ženy než muži. Z grafu, který je níže, je rovněž patrný nižší pokles podílu žen pracujících na dobu určitou po vstupu ČR do EU než mužů. Co se týká faktoru kategorie zaměstnaných osob, tak zde je patrný mírný nárůst podílu zaměstnanců pracujících na dobu určitou po vstupu do EU. Zaměstnanci tvoří v České republice přes 80 % ze všech osob zaměstnaných na dobu určitou. Z následujícího grafu je také patrné, že po vstupu do EU rostl podíl úvazků na dobu určitou poměrně výrazně u osob pracujících na částečný (zkrácený) úvazek. Protože celkový podíl osob pracujících na částečný úvazek po vstupu do EU stagnoval, je zřejmé, že nárůst skupiny pracujících na zkrácený úvazek na dobu určitou je přímo způsoben růstem této formy pracovního úvazku. Grafč.42: Index změny podílu osob pracujících na dobu určitou po vstupu ČR do EU


Z níže uvedené tabulky vyplývá, že na dobu určitou pracují častěji osoby s vyšším vzděláním. Podíl osob se základním vzděláním pracujících na dobu určitou je vzhledem k celkovému podílu obyvatel ČR se základním vzděláním (cca 25 %) poměrně malý. Naopak podíl vysokoškoláků na celkovém počtu osob pracujících na dobu určitou je vzhledem k jejich podílu v ČR celkově (cca 12 %) poměrně vysoký. Vývoj mezi lety 2000 až 2008 nebylo možné zpracovat vzhledem k tomu, že jsou podíly osob pracujících na dobu určitou dle vzdělání sledovány až od roku 2006. Mezi lety 2006 až 2008 k výrazným změnám nedošlo.

74


Tabulka č.16 : Podíly osob pracujících na dobu určitou dle vzdělání (rok 2008) Celkem 12,7

Muži 10,3

Ženy 14,5

Střední bez maturity

35,7

41,2

31,4

Střední s maturitou

35,7

29,3

40,7

Vysokoškolské

15,8

19,1

13,4

Základní


Z údajů uvedených v tabulce č. 17 je zřejmé, že k práci na dobu určitou jsou občané České republiky spíše nuceni okolnostmi, než že by ji vyhledávali. V roce 2008 byla u 63 % osob důvodem práce na částečný úvazek skutečnost, že daná osoba nemohla najít práci s jiným typem smlouvy. Za poslední dva roky však můžeme pozorovat posun, a to pozitivním směrem, protože podíl osob, které pracují na dobu určitou, protože nechtějí práci s jiným typem smlouvy, se zvýšil o cca 7 procentních bodů. Tabulka č.17: Důvody práce na dobu určitou

Nemohl/a najít práci s jiným typem smlouvy

2006 70,3

2007 66,1

2008 63,2

Z toho - Muži

70,6

67,9

63,7

Z toho - Ženy

70,1

64,7

62,8

Nechtěl/a práci s jiným typem smlouvy

29,6

33,7

36,7

Z toho - Muži Z toho - Ženy

29,4 29,8

32,1 35,1

36,2 37,1


V návaznosti na dosavadní výsledky prognóz lze formulovat odpovědi na zadané otázky. Otázka: Který z důvodů: zkušební doba, studium, stáž, neschopnost najít trvalé zaměstnání je hlavní příčnou zaměstnání na dobu určitou? Odpověď: Z provedené analýzy vyplynulo, že 63 % obyvatel ČR je k práci na dobu určitou nuceno okolnostmi, že nemohli najít práci s jiným typem smlouvy. Otázka: Lze konstatovat, zda existuje určitý druh zaměstnavatelů (veřejného, soukromého sektoru či odvětví určitého oboru), který je více nakloněn zaměstnávání osob na dobu určitou, než ostatní? Odpověď: Otázka: Jsou zjevné nějaké trendy v zaměstnávání na dobu určitou? Pokud ano, posílily tyto trendy po vstupu ČR do EU? Odpověď: Podíl osob pracujících na dobu určitou v posledních letech spíše stagnoval, po vstupu ČR

75


do EU dokonce mírně klesl. Důvodem může být zlepšení ekonomické úrovně a pokles nezaměstnanosti v tomto období. Po vstupu ČR do EU narostl podíl osob pracujících na částečný pracovní úvazek a zároveň na dobu určitou. Zároveň poklesl podíl osob, které pracují na dobu určitou, protože nemohou najít jinou formu pracovní smlouvy.

4.11

Konvergence v regionálních trzích práce v ČR

Cílem tohoto oddílu je identifikovat míru diverzifikace regionů z hlediska ukazatelů trhu práce a dokázat, zda ve sledovaném období docházelo ke konvergenci či divergenci těchto ukazatelů a tedy i regionů. Za nejvhodnější ukazatel, pomocí kterého lze popsat regionální variabilitu, se považuje míra nezaměstnanosti, která ještě byla doplněna ukazatelem míry dlouhodobé nezaměstnanosti. Pro zpracování tohoto oddílu byla využita data z ČSÚ, která vycházejí z výběrového šetření pracovních sil. Míra nezaměstnanosti V první části oddílu je pomocí podílu jednotlivých regionů na celkové míře nezaměstnanosti naznačen současný obraz regionálních rozdílů v České republice. Velikost rozdílů je měřena pomocí směrodatné odchylky a variačního koeficientu. Směrodatná odchylka naznačuje absolutní rozdíly v mírách nezaměstnanosti v jednotlivých regionech. Variační koeficient udává relativní míru variability, přičemž jeho hodnota nezávisí na celkové míře nezaměstnanosti. Lze tedy dosáhnout stejné hodnoty variačního koeficientu u dvou souborů regionů, jejichž průměrná hodnota je velmi odlišná (Blažek, Csank 2007). Pokud dochází ve sledovaném období k poklesu variačního koeficientu, nastává tzv. sigma konvergence. Dalším výpočtem, který je v rámci oddílu proveden, je výpočet tzv. beta divergence/konvergence. Beta konvergence nastává, pokud regiony s nejvyšší mírou nezaměstnanosti vykazují nejvyšší absolutní pokles nezaměstnanosti. Beta divergence nastává, pokud regiony s nejvyšší mírou nezaměstnanosti vykazují nejvyšší nárůst tohoto ukazatele. Beta divergenci/konvergenci zjišťujeme pomocí Pearsonova koeficientu korelace mezi mírou nezaměstnanosti v daném období a její absolutní změnou v období následujícím. Pozitivní korelace ukazatelů pak znamená beta divergenci, negativní korelace beta konvergenci. Vývoj nezaměstnanosti v období 1999 až 2008 v jednotlivých regionech NUTS 2 je popsán v kapitole 4.3 a částečně jej dokumentuje i následující tabulka (tabulka 1).

76


Tabulka č.18: Regionální rozdíly v míře nezaměstnanosti České republiky v letech 1999, 2004 a 2008 Regionální rozdíly v míře nezaměstnanosti České republiky (ČR = 100 %) na úrovni NUTS 2 Variační Praha SČ JZ SZ SV JV SM MS koeficient 46 92 75 153 88 95 111 149 33 1999 2004 2008

47

65

70

158

80

95

118

175

42

46

64

65

178

90

97

112

160

44

Zdroj: Trh práce v ČR 1993 – 2008. Praha: Český statistický úřad, 2009.

Z hodnot variačního koeficientu uvedeného v tabulce č. 18 i v grafu č. je patrné, že mezi lety 1999 a 2008 se relativní míra variability míry nezaměstnanosti zvýšila. Výraznější nárůst lze pozorovat mezi lety 1999 a 2002, v následném období již hodnota variačního koeficientu oscilovala okolo hodnot 40 až 45. Z hodnot variačního koeficientu tedy vyplývá, že ve sledovaném období nedocházelo k tzv. delta-konvergenci – relativní rozdíly mezi regiony se zvyšovaly. Zde je možné odkázat na analýzu vývoje

nezaměstnanosti

v regionálním

pohledu

v kapitole

4.3,

kde

je

ukázáno,

že

v nejproblematičtějších regionech (zejména Severozápad a Moravskoslezsko) došlo mezi roky 1999 až 2008 k relativně nejnižšímu poklesu míry nezaměstnanosti. Pokles směrodatné odchylky však zároveň upozorňuje na skutečnost, že absolutně docházelo k poklesu variability, protože se na území Česka míra nezaměstnanosti ve sledovaném období snížila. V jednotlivých regionech k tomu však docházelo v rozdílném tempu a míře, což vedlo k nárůstu relativní variability. Celkově je tedy třeba brát v potaz, že nárůst relativní variability ukazatelů trhu práce (variačního koeficientu) není vzhledem k poklesu absolutní míry variability (míra nezaměstnanosti je nižší než na počátku období) až tak závažným problémem. Z hodnoty Pearsonova koeficientu korelace (tabulka č. 19) mezi hodnotou míry nezaměstnanosti v roce 1999 a absolutní změnou mezi lety 1999 a 2008 je patrné, že ve sledovaném období lze pozorovat tzv. beta konvergenci. V regionech s nejvyšší mírou nezaměstnanosti tedy docházelo k nejvyššímu absolutnímu poklesu míry nezaměstnanosti. Ačkoli je celkově tzv. beta- konvergence za období let 1999 a 2008 zřejmá, při hlubší analýze je možné identifikovat několik etap vývoje diferenciace míry nezaměstnanosti. Níže jsou tyto etapy blíže charakterizovány, stručně je zmíněn i vývoj v období před rokem 1999. Autoři Blažek, Csank (2007) ve své studii definují z hlediska diferenciace v míře nezaměstnanosti na úrovni České republiky tři vývojové fáze. V první fázi mezi lety 1990 až 1995 je míra nezaměstnanosti velmi nízká, pomalu vznikají regionální rozdíly, jasný trend vývoje tohoto ukazatele však nelze nalézt.

77


Druhou fázi vymezují autoři roky 1996 a 2000. V tomto období dochází k růstu míry nezaměstnanosti na národní úrovni i k růstu regionálních rozdílů. V rámci této studie bylo sledováno období až od roku 1999, v grafu si tedy můžeme povšimnout nárůstu směrodatné odchylky mezi lety 1999 a 2000 a v tabulce č. 19 pozitivní korelace mezi stavem v roce 1999 a změnou v následujícím roce, která naznačuje, že k nejvyššímu nárůstu míry nezaměstnanosti docházelo v regionech s nejvyšší mírou nezaměstnanosti.

Jedná

se

tedy

o

beta-divergenci.

Nejvíce

rostla

nezaměstnanost

v Moravskoslezském, Ústeckém a Olomouckém kraji. Tabulka č. 19: Beta divergence/konvergence na úrovni NUTS 2 ČR – míra nezaměstnanosti v letech 1999 až 2008

Beta divergence/konvergence na úrovni NUTS 2 ČR - míra nezaměstnanosti Rok Pearsonův koef. korelace

2000

2001

2002

2003 2004 2005

2006

2007

2008 2008/1999

0,596 -0,427 -0,014 0,098 0,234 0,317 -0,610 -0,978 -0,879

-0,878


Třetí fázi, od roku 2001 do roku 2005 nazývají autoři jako stagnační. Ačkoli ještě dochází k mírnému nárůstu variability (2001 až 2002), nedochází již k beta - divergenci. Hodnoty Pearsonova korelačního koeficientu jsou buď velmi nízké nebo nenaznačují jasný trend. Celkově na celorepublikové úrovni v tomto období míra nezaměstnanosti nejdříve mírně klesala (2001 až 2002), poté mírně rostla (2002 až 2004). Od roku 2004 do roku 2008, tedy po vstupu ČR do EU, lze na celorepublikové úrovni pozorovat jasný trend poklesu míry nezaměstnanosti. Dynamika poklesu rostla od roku 2005, což naznačuje i pokles směrodatné odchylky v tomto období (graf č. 43). Od roku 2006 je také z hodnot Pearsonova koeficientu korelace zřejmý nástup tzv. beta – konvergence, tedy období, kdy míra nezaměstnanosti nejvíce klesá v oblastech s nejvyšší mírou nezaměstnanosti. K nejvyššímu poklesu míry nezaměstnanosti došlo v Moravskoslezském, Olomouckém, Zlínském a Ústeckém kraji.

78


Graf č.43: Vývoj variability míry nezaměstnanosti mezi regiony NUTS 2 ČR v letech 1999 až 2008 Vývoj variability míry nezaměstnanosti mezi regiony NUTS 2 ČR 48 46 3,3

44 42

2,8

40 38

2,3

36

směrodatná odchylka variační koeficient

1,8

Variační koeficient

Směrodatná odchylka (procentní body)

3,8

34 32

1,3

30 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


Výše popsaný vývoj variability i beta konvergence/divergence potvrzuje i index změny uvedený v tabulce č. 20, která nám nabízí podrobnější pohled na jednotlivé regiony ve sledovaném období. Z tabulky je patrný nárůst míry nezaměstnanosti mezi lety 1999 a 2000 ve velké části regionů s tím, že nejvíce rostl ve výše zmíněných nejpostiženějších oblastech. Mezi lety 2001 a 2005 pak není zřetelný žádný trend – v některých oblastech dochází k růstu, v jiných k poklesu či stagnaci. Od roku 2005 je pak jasně patrný pokles míry nezaměstnanosti ve všech oblastech, přičemž k nejvyššímu poklesu dochází v oblastech nejvyšší mírou nezaměstnanosti. Nejvýznamnějším faktorem, který ovlivnil pokles míry nezaměstnanosti, je ve sledovaném období, jak je uvedeno i v kapitole 4.5, růst ekonomické úrovně, který byl mimo jiné podpořen také vstupem České republiky do EU a následným nárůstem přímých zahraničních investic. Tabulka č.20: Index změny míry nezaměstnanosti v NUTS 2 České republiky mezi lety 1999 a 2000 Index změny míry nezaměstnanosti v NUTS 2 České republiky (1999 = 100 %) 2000 106

2001 97

2002 91

2003 105

2004 98

2005 88

2006 70

2007 61

2008 48

Střední Čechy

94

84

62

65

68

66

57

42

33

Jihozápad

93

88

74

81

89

78

75

54

48

Severozápad

104

87

85

84

98

101

95

71

59

Severovýchod

89

81

69

85

87

72

79

62

52

Jihovýchod

95

94

83

87

95

93

87

63

49

Střední Morava Moravskoslezsko

109 111

98 110

91 103

89 114

102 112

101 107

79 92

62 65

51 57

Praha


79


Dlouhodobá nezaměstnanost Níže jsou uvedeny stejné výpočty jako v první části oddílu s tím, že byla použita míra dlouhodobé nezaměstnanosti. Celkové trendy, které byly popsány výše (beta-divergence mezi lety 1999 a 2000, poté stagnace a od roku 2005 nástup beta-konvergence, nárůst relativní míry variability ve sledovaném období apod.), jsou u míry dlouhodobé nezaměstnanosti shodné jako v případě, kdy použijeme celkovou míru nezaměstnanosti (viz tabulka č. 21). Tabulka č.21: Regionální rozdíly v míře dlouhodobé nezaměstnanosti České republiky v letech 1999, 2004 a 2008

Regionální rozdíly v míře dlouhodobé nezaměstnanosti České republiky (ČR = 100 %) Praha

SČ

JZ

SZ

SV

JV

SM

MS


1999

30

84

61

192

76

80

113

182

54

2004 2008

40 36

50 43

51 42

192 224

61 83

91 90

123 105

206 200

62 67


Je však možné pozorovat vyšší nárůst relativní míry variability (variačního koeficientu) a také hodnota Pearsonova koeficientu mezi rokem 1999 a změnou do roku 2008 je nižší, což dokládá nižší pokles míry dlouhodobé nezaměstnanosti u nejproblematičtějších regionů. Rovněž z následující tabulky vyplývá, že dlouhodobá míra nezaměstnanosti je v rámci regionů ČR více diverzifikována - Praha má na celkové míře dlouhodobé nezaměstnanosti ČR ještě nižší podíl, než u nezaměstnanosti celkové, naopak problematické regiony (Moravskoslezsko, Severozápad) mají podíl vysoký. Skutečnost, že dlouhodobá míra nezaměstnanosti je oproti celkové míře nezaměstnanosti regionálně více diverzifikována a silněji soustředěna do nejproblematičtějších regionů, dokládá, že se jedná o závažný problém, který se nedaří v České republice dostatečným způsobem eliminovat. Tabulka č. 22: Beta divergence/konvergence na úrovni NUTS 2 ČR – míra dlouhodobé nezaměstnanosti v letech 1999 až 2008

Beta divergence/konvergence na úrovni NUTS 2 ČR - míra dlouhodobé nezaměstnanosti Rok

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Pearsonův koef. korelace

0,920 -0,308 0,139 -0,012 0,446 0,112 -0,783 -0,956 -0,705

2008/1999 -0,561


Následující graf ilustruje vývoj meziregionálních rozdílů z hlediska dlouhodobé míry nezaměstnanosti.

80


Grafč.44: Vývoj variability dlouhodobé míry nezaměstnanosti mezi regiony NUTS 2 ČR v letech 1999 až 2008 70

2,5

65 60

2,3

55

2,1

50 1,9

45

směrodatná odchylka

1,7


Směrodatná odchylka (procentní body)

Vývoj variability dlouhodobé míry nezaměstnanosti mezi regiony NUTS 2 ČR 2,7

40

variační koeficient

1,5

35

1,3

30 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


V návaznosti na dosavadní výsledky prognóz lze formulovat odpovědi na zadané otázky. Otázka: Jaká byla diverzifikace regionů (NUTS 2), pokud jde o ukazatele o trhu práce, v období před vstupem ČR do EU? Odpověď: Posledním obdobím, kdy rostla relativní míra variability, byly roky 2004 až 2005, od té doby stagnuje. Absolutní míra variability se stabilně snižuje od roku 2005. Závažnost problému diverzifikace regionů NUTS 2 tak po vstupu ČR do EU poklesla. Otázka: Do jaké míry jsou regiony (NUTS 2) v současné době z hlediska ukazatelů trhu práce diverzifikované? Odpověď: V rámci České republiky lze pozorovat poměrně vysokou diverzifikaci regionů z hlediska míry nezaměstnanosti. Regiony NUTS 2 lze z hlediska charakteristiky trhu práce charakterizovat následujícím způsobem: -

Praha s dlouhodobě nejnižší mírou nezaměstnanosti s velkým odstupem od ostatních regionů,

- Střední Čechy a Jihozápad, které těžící z dobré polohy, zaznamenaly vysoký pokles nezaměstnanosti a v roce 2008 tak po Praze vykazovaly nejnižší míry nezaměstnanosti, - diverzifikované, ale celkově v rámci ČR podprůměrné regiony Severovýchod a Jihovýchod,

81


- Střední Morava s mírně nadprůměrnou mírou nezaměstnanosti, - strukturálně postižené regiony s nejvyšší mírou nezaměstnanosti Moravskoslezsko a Severozápad. Otázka: Lze konstatovat, že se diverzifikace regionů (NUTS 2) snížila (konvergence) / zvýšila (divergence), nebo se příliš nezměnila? Odpověď: Z hlediska relativní míry variability se diverzifikace regionů (NUTS 2) ve sledovaném období zvýšila. K tomuto nárůstu docházelo převážně v období 1999 až 2002, od té doby již relativní variabilita stagnuje. Od roku 2006 je navíc možné pozorovat tzv. beta konvergenci, která vede ke snižování regionálních rozdílů. Otázka: Jaký typ konvergence je pozorován mezi regionálními trhy práce (NUTS 2)? Odpověď: Mezi regionálními trhy práce (NUTS 2) lze pozorovat ve sledovaném období jako celek tzv. beta-konvergenci.

4.12 Změny kvality práce v ČR po jejím vstupu do EU Jako vysoce kvalifikovaná odvětví se na základě klasifikace EUROSTATu označují tři odvětví v sektoru technologicky náročných služeb, a to Spoje (OKEČ 64), Činnosti v oblasti výpočetní techniky (OKEČ 72) a Výzkum a vývoj (OKEČ 73), a dále tři odvětví v sektoru technologicky vysoce náročných odvětvích zpracovatelského průmyslu, kterými jsou Výroba kancelářských strojů a počítačů (OKEČ 30), Výroba radiových, televizních a spojových zařízení a přístrojů (OKEČ 32) a Výroba zdravotnických, přesných optických časoměrných přístrojů (OKEČ 33). Sektor technologicky náročných služeb je úzce spojen s vývojem moderních technologií, zejména v oboru ICT. Mezi lety 2003 – 2007 klesla celková zaměstnanost v tomto sektoru ze 150 tisíc osob na 142 tisíc osob, což bylo způsobeno především restrukturalizací a rostoucím počtem outsourcovaných činností u některých velkých firem v OKEČ 64. V sektoru technologicky náročných odvětví zpracovatelského průmyslu došlo v letech 2003 – 2007 k nárůstu celkové zaměstnanosti z 57 tisíc osob až na 81 tisíc osob. Kvalifikační požadavky na pracovní sílu v technologicky náročných sektorech se neustále zvyšují. Vzhledem k celkové kvalifikační náročnosti těchto sektorů došlo v letech 2003 – 2007 k navýšení podílu terciárně vzdělaných osob (ISCED 5-6). Podíl osob s terciárním vzděláním v sektoru technologicky vysoce náročných odvětví zpracovatelského průmyslu vzrostl o 6 %. V sektoru

82


technologicky náročných služeb byl však tento nárůst ještě vyšší, a to o 9 %. V obou případech byl tento nárůst na úkor osob se středoškolským vzděláním. Trend růstu zaměstnanosti osob s terciárním vzděláním lze předpokládat i nadále. Porovná-li se vzdělanostní struktura s odvětvími zpracovatelského průmyslu, která jsou označována jako technologicky středně náročná (např. OKEČ Výroba chemických látek, přípravků, léčiv a chemických vláken či OKEČ 29 – Výroba a opravy strojů a zařízení j.n.), zjistí se, že i v těchto odvětvích došlo v letech 2003 – 2007 k nárůstu terciárně vzdělaných osob, ale v menší míře (o 1 %). V porovnání s ekonomikou jako celkem je však podíl zaměstnaných osob s terciárním vzděláním v obou sektorech technologicky náročného zpracovatelského průmyslu podprůměrný. Jako vysoce nadprůměrný lze však naopak hodnotit podíl osob s terciárním vzděláním v sektoru technologicky náročných služeb (zde je podíl oproti celé ekonomice více než dvojnásobný). V rámci Evropské unie však Česká republika v oblasti zaměstnávání osob s terciárním vzděláním v technologicky náročných sektorech zaostává, jedná se o jeden z nejnižších podílů v rámci EU (společně s Itálií a Slovenskem). V sektoru technologicky náročných služeb je podíl terciárně vzdělaných osob vyšší. Mezi lety 2003 a 2007 podíl narostl téměř o 10 %, přesto zůstává s podílem 34,4 % pod průměrem EU (v dalších letech však lze očekávat příznivou dynamiku sektoru, tj. další zvyšování podílu osob s terciárním vzděláním).

83


Graf č. 45: Podíl osob s terciárním vzděláním Graf č. 46: Podíl osob s terciárním vzděláním v sektoru v technologicky středně a vysoce náročných technologicky náročných služeb v letech 2003 a 2007 sektorech zpracovatelského průmyslu v letech 2003- v EU ( %) 2007 v EU (%)

Zdroj: EUROSTAT (2003a), EUROSTAT (2007b), vlastní výpočty

Z hlediska odměňování pracovníků lze obecně říci, že mzdy se zvyšují se zvyšující se úrovní dosaženého vzdělání, a to v celé EU. Data získaná v mezinárodním šetření EUROSTATu z roku 2002 ukázala, že mzdy terciárně vzdělaných zaměstnanců jsou v průměru za dostupné země EU zhruba o polovinu vyšší ve srovnání s pracovníky se středním vzděláním. V České republice je možné na

84


základě dat z let 2002 a 2006 konstatovat, že mzdové relace byly výrazně vychýleny ve prospěch pracovníků, kteří dosáhli alespoň magisterského vzdělání. Tabulka č. 23: Vývoj průměrné měsíční mzdy v ČR podle vzdělání 2002

2006

2009

Průměrné tempo růstu

Základní a nedokončené

12 070

15 183

16 658

1,38


14 409

17 882

20 006

1,39


18 514

23 455

26 887

1,45

Vyšší odborné a bakalářské

20 431

26 624

30 863

1,51

Magisterské a vyšší

31 835

39 470

46 801

1,47

Celkem

18 133

22 908

22 491

1,24

Vzdělání

Poznámka: 100 % = průměrná mzda zaměstnanců se středním vzděláním bez maturity v daném roce. Zahrnuje pouze zaměstnance s týdenním úvazkem 30 % a vyšším. Zdroj: ČSÚ (2003a, 2007a), vlastní výpočty.

Z výše uvedeného vyplývá, že nejrychleji se zvyšovaly mzdy zaměstnanců s vyšším odborným vzděláním a bakalářským vzděláním, a to zejména z toho důvodu, že tato skupina relativně nových vzdělanostních kategorií si upevňovala svoje postavení na trhu práce a byla více poptávaná zaměstnavateli, což se projevilo i na rychlejším růstu mezd. V rámci EU byly v roce 2006 mzdy v průměru o 9 % vyšší v technologicky vysoce náročném zpracovatelském průmyslu, než ve zpracovatelském průmyslu celkem. V ČR však patří relativní mzdové

ohodnocení

zaměstnanců

v technologicky

náročném

zpracovatelském

průmyslu

k podprůměru – zaměstnanci měli mzdy pouze o 5 % vyšší než zaměstnanci ve zpracovatelském průmyslu celkem. Mzdy v technologicky náročných službách dosahují v průměru EU vyšší úrovně ve srovnání se mzdami zaměstnanců v technologicky náročných odvětvích zpracovatelského průmyslu. Je to zejména dáno tím, že oproti průmyslovým činnostem jsou činnosti ve znalostně náročných službách více závislé na kvalifikované práci. V České republice převyšují mzdy v náročných službách mzdy v technologicky náročném zpracovatelském průmyslu o 30 %. V technologicky náročných službách je však zastoupení terciárně vzdělané pracovní síly vyšší, než v technologicky náročných odvětvích zpracovatelského průmyslu, a to zhruba o třetinu. Mzdy jsou však vyšší pouze cca o pětinu.

85


Vyšší mzdy jsou tedy do jisté míry spojeny s vyšší úrovní vzdělání a s výkonem kvalifikačně náročnějších pracovních pozic. Odvětví, která jsou kvalifikačně náročná, tudíž nabízí vyšší mzdy ve srovnání s kvalifikačně méně náročnými odvětvími. Česká republika však vykazuje určité „přecenění“ práce ve finančních službách, naopak určité podcenění se vyskytuje v oblasti vzdělávání, zdravotní a sociální péče a kulturní služby. Graf č.47: Porovnání mzdové hladiny a podílu terciárně vzdělaných osob v kvalifikačně náročných odvětvích v ČR (2006) 45 000 finanční služby

40 000

výše mzdy

35 000

high-tech služby

30 000

medium-high-tech prům.

25 000

služby celkem

20 000 15 000

zprac. průmysl celkem

10 000

high-tech prům.

tržní služby ostatní znalostně náročné služby

5 000 0 0

5 10 15 20 podíl terciárně vzdělaných (%)*

25

30

35

Poznámky: * celková zaměstnanost v odvětví = 100 %. Údaje o mzdách zahrnují nefinanční subjekty s 20 a více zaměstnanci a všechny velikosti finančních subjektů a vládních institucí. Zdroj: ČSÚ (2007a), 2. čtvrtletí, vlastní výpočty.

Na základě výše provedené analýzy lze tedy formulovat odpovědi na položené otázky. Otázka: Vyznačují se pracovní místa ve vysoce kvalifikovaných odvětvích vysokou kvalitou z hlediska kvalifikace, odměn a udržitelnosti? Odpověď: Ano. Kvalifikační požadavky ve vysoce kvalifikovaných odvětvích se zvyšují a lze předpokládat, že tomu tak bude i v dalších letech. Stejně tak odměňování pracovníků s terciárním vzděláním má postupně vzrůstající tendenci, i když v porovnání s průměrem EU je Česká republika v oblasti odměňování pracovníků ve vysoce kvalifikovaných odvětvích na podprůměrné úrovni. Posouzení udržitelnosti v podmínkách České republiky není reálné vzhledem k neexistenci relevantních dat, na základě kterých by bylo možné toto kritérium relevantně ohodnotit. Přesto se lze domnívat, že vzhledem ke kvalitě pracovních míst ve vysoce kvalifikovaných odvětvích bude udržitelnost těchto míst vyšší.

86


Otázka: Jsou změny ve vysoce kvalifikovaných odvětvích zaměstnanosti pozorovatelné ve větší míře než u jiných odvětví? Odpověď: Ano. Kvalifikační požadavky se sice zvyšují i u jiných odvětví (např. technologicky středně náročných), ale ne v takovém rozsahu. Stejně tak mzdy se postupně zvyšují i v dalších sektorech, ne však v takovém tempu.

87


5 Závěry a doporučení Závěry 1. Díky intervencím ze Strukturálních fondů bylo v období 2004 – 2008 v České republice vytvořeno 47 000 hrubých a 32 640 čistých pracovních míst. Míra příspěvku oproti místům vzniklým z národní podpory (aktivní politika zaměstnanosti, investiční pobídky) je asi jedna pětina. Nejvíce pracovních míst (55,7 %) bylo vytvořeno v terciárním sektoru ekonomiky. V sekundárním sektoru bylo vytvořeno 43,5 % pracovních míst. Místa, udržená díky podpoře ze SF, byla nejvíce v sekundárním sektoru (53 %). Nejvíce pracovních míst bylo vytvořeno v regionu Střední Morava (21,1 %) a nejméně v Praze (5 %). Nejvíce pracovních míst bylo vytvořeno pro osoby se středoškolským vzděláním (54,5 %). Rovněž místa, udržená díky podpoře ze SF, byla obsazena osobami se středoškolským vzděláním (60,6 %). Z hlediska věku bylo vytvořeno i zachováno nejvíce pracovních míst pro osoby ve věku 25 – 54 let. Podíl žen, zaměstnaných na vytvořených pracovních místech, činil 43 %. Podíl osob se zdravotním postižením, zaměstnaných na vytvořených pracovních místech, dosáhl 4,5 %. Celkem 92 % projektů udrželo všechny vytvořená pracovní místa déle než 1 rok. 2. Struktura zaměstnanosti se v České republice měnila v období 1999 – 2008 jen nepatrně. Vývoj struktury zaměstnanosti byl v hlavních rysech stejný jak v letech před vstupem České republiky do Evropské unie, tak i v období po jejím vstupu do EU. Struktura zaměstnanosti podle pohlaví, věku, úrovně vzdělání, ekonomických sektorů a zaměstnání (povolání) se vyvíjela a je ve všech regionech ČR podobná s výjimkou Prahy. 3. Míra nezaměstnanosti kolísala v období 1999 – 2004 mezi 7,8 – 8,8 % a v období 2004 – 2008 se snižovala z 8,3 % na 4,4 % s tím, že trendy jejího vývoje byly v regionech České republiky stejné, avšak výše míry nezaměstnanosti byla výrazně podprůměrná v Praze a výrazně nadprůměrná v regionech Severozápad a Moravskoslezsko V ČR jsou tak výrazné rozdíly v míře nezaměstnanosti na regionální úrovni. Objem vyčerpaných finančních prostředků ze SF nekoresponduje s mírou nezaměstnanosti v daných regionech. 4. Intervence v rámci projektů Operačního programu Rozvoj lidských zdrojů byly účinné (ve srovnání s kontrolní skupinou). Byl tedy prokázán čistý efekt intervence. Jednotkové náklady na vytvoření/udržení pracovních míst nelze určit. Pomoc ESF je (vzhledem ke kontrolní skupině) zejména účinná u specifických skupin – osob se zdravotním postižením osob nad 50 let a osob se základním vzděláním.

88


Z fondů EU byla vytvořena převážně pracovní místa s nižší kvalitou práce (celkem tři čtvrtiny). 5. Ze sledovaných faktorů ovlivňujících úroveň zaměstnanosti v České republice (demografické faktory, ekonomické subjekty, mzdy a ekonomický růst) byl ve sledovaném období 1999 – 2008 (tj. před vstupem ČE do EU i po tomto vstupu) klíčovým faktorem ekonomický růst. Další faktory ovlivňovaly úroveň zaměstnanosti jen ve velmi omezené míře. 6. Změny ve struktuře zaměstnanosti potvrzují, že se Česká republika přibližuje ekonomice znalostí, i když tempo tohoto přibližování je pomalé. Zvyšují se podíly osob, zaměstnaných v kvalifikačně či technologicky náročných profesích a oborech a podíly zaměstnanců s terciárním vzděláním. 7. V České republice je výrazný trend stárnutí obyvatelstva a z toho návazně trend snižujícího se podílu zaměstnanců v nejnižší věkové skupině. Pozitivní trend je možné sledovat v oblasti vzdělávání, kde dochází ke zvyšujícímu se podílu zaměstnaných osob s terciárním vzděláváním 8. Prognózy poptávky po pracovní síle ukazují růst poptávky po pracovní síle v sektoru služeb, po pracovnících s terciárním vzděláním, po technicích a příbuzných profesích. 9. Pokud jde o faktory ovlivňující práci na plný a částečný pracovní úvazek, byl identifikován významný vliv faktoru pohlaví, vzdělání a věku na to, zda daná osoba pracuje na částečný pracovní úvazek. Hlavními příčinami práce na částečný pracovní úvazek jsou v České republice zdravotní důvody a péče o děti či postiženou osobu. Celkový podíl osob, zaměstnaných na částečný pracovní úvazek, stagnuje (okolo 5 %), avšak zvyšuje se u osob s vyšší úrovní vzdělání a naopak se snižuje u osob s nižší úrovní vzdělání. Podíl mužů v produktivním věku pracujících na částečný pracovní úvazek klesá. 10. Analýza faktorů ovlivňujících zaměstnání na dobu určitou (zkušební doba, studium, stáž, neschopnost najít trvalé zaměstnání) ukázala, že téměř dvě třetiny (63 %) obyvatel ČR je k práci na dobu určitou nuceno tím, že nemohly najít práci s jiným typem smlouvy. Podíl osob pracujících na dobu určitou v posledních letech v ČR spíše stagnoval, po vstupu ČR do EU dokonce mírně klesl. Po vstupu ČR do EU se rovněž zvýšil podíl osob pracujících na částečný pracovní úvazek a zároveň na dobu určitou. Nejvyšší podíl osob pracujících na dobu určitou je v administrativních a podpůrných činnostech a v činnostech v oblasti nemovitostí, kultury a vzdělávání.

89


11. Diverzifikace regionů (NUTS 2) se zřetelem na ukazatele trhu práce se zvyšovala naposledy v letech 2004 a 2005 a od té doby stagnuje. Absolutní míra variability se od roku 2005 postupně snižuje. Závažnost diverzifikace regionů (NUTS 2) se tak po vstupu ČR do EU snížila. Od roku 2006 lze navíc pozorovat tzv. beta konvergenci, která vede ke snižování regionálních rozdílů v absolutním vyjádření. Kvalifikační požadavky ve vysoce kvalifikovaných odvětvích se zvyšují a lze předpokládat, že tento trend bude pokračovat i v dalších letech. Rovněž odměňování pracovníků s terciárním vzděláním má postupně vzrůstající tendenci, i když ČR je výše mzdy těchto pracovníků v porovnání s průměrem EU podprůměrná. Míru udržitelnosti pracovních míst nelze v důsledku neexistence relevantních dat specifikovat. Přesto se lze domnívat, že v kvalifikačně náročných sektorech je tato udržitelnost vyšší. Kvalifikační nároky se sice zvyšují i v dalších sektorech, avšak ne v takovém rozsahu jako v kvalifikačně náročných sektorech. 12. Je třeba zdůraznit, že programy financované ze Strukturálních fondů EU mění kontext realizace politik členských zemí EU. Jejich význam spočívá nejen v rozšířených finančních možnostech, ale také v příležitosti zahrnout do intervence takové cílové skupiny a realizovat takové aktivity, na které se provádění běžných politik nezaměřuje nebo jejich prostřednictvím není poskytnut větší prostor. 13. Vliv ESF (popř. ERDF) na politiku zaměstnanosti: prostředky SF přinesly zvětšený rozsah aktivní politiky zaměstnanosti, efekty jsou většinou pozitivní, přesně určit přidanou hodnotu je obtížnější. Pozitivní ovlivnění v oblasti zapojení širokého spektra aktérů. 14. Účinky projektů OP RLZ na odchod účastníků z evidence registru nezaměstnaných lze označit jako dlouhodobé. Pokles rizika nezaměstnanosti účastníků projektů není patrný bezprostředně po ukončení, ale objevuje se v delším časovém horizontu a je zřejmé, že účastníci projektů OP RLZ se evidenci nezaměstnaných dlouhodobě ocitají méně často než nepodpořené osoby.

Doporučení 1. Se zřetelem na předpokládaný vývoj úrovně a struktury zaměstnanosti v příštích obdobích se doporučuje směřovat více intervencí do sektorů, oborů a zaměstnání, v nichž se očekává růst poptávky po pracovní síle (např. technické obory a profese). To by zároveň znamenalo posílení intervencí z dosavadních sektorů, oborů a zaměstnání vyžadujících nízkou kvalifikaci do oblastí s vyššími kvalifikačními nároky.

90


2. Kvůli dosavadnímu i očekávanému vývoji struktury zaměstnanosti v příštích obdobích se doporučuje i nadále věnovat pozornost intervencím, zaměřovaným na osoby s nízkou kvalifikací nebo bez ní. 3. Vzhledem k dalšímu vývoji směrem ke znalostní ekonomice se doporučuje přiřazovat napříště v politice soudržnosti vyšší preference intervencím, které podporují zejména -

zaměstnanost v sektorech s vyšší kvalifikací

-

zaměstnanost ve službách

-

zaměstnávání osob se sekundárním a terciárním vzděláním v technických oborech

4. V návaznosti na zjištění, že jako nejúčinnější intervence, zaměřené na zlepšování zaměstnanosti, se ukázaly projekty, realizované úřady práce, a to zejména projekty vytvářející pracovní místa, se doporučuje vytvářet podmínky pro realizaci vyššího počtu právě těchto projektů. 5. Ke zlepšení úrovně a flexibility struktury zaměstnanosti se doporučuje podporovat v dalších obdobích intervence umožňující ve větší míře zaměstnávání na částečný pracovní úvazek, popř. další podobné formy zaměstnání. 6. V souladu se zjištěním o snižující se diverzifikaci struktury zaměstnanosti v regionech se doporučuje uplatňovat intervence s pravidly stanovenými na národní úrovni, avšak uplatňované subjekty na regionální úrovni, například kraji (popř. jimi zřizovanými orgány a institucemi), úřady práce apod. 7. Se zřetelem k významu tvorby pracovních míst v politice zaměstnanosti se doporučuje preferovat ve větší míře projekty, zaměřené na tvorbu pracovních míst (např. zavedením výběrových kritérií bonifikujících vznik pracovních míst či zvýšením jejich váhy v hodnocení projektových žádostí), jakož i projekty usilující o udržitelnost pracovních míst. 8. Ukázalo se, že v projektech vzniká relativně významný počet pracovních míst, která nejsou nikterak sledována, zejména z důvodů obavy ze strany příjemců o dodržení udržitelnosti těchto míst. Navíc žadatelé nemají důvod plánovaná a vzniklá pracovní místa nikde uvádět, protože za to nejsou většinou v rámci výběrových kritérií nikterak bonifikováni. Bylo by vhodné vytvořit např. nepovinné projektové ukazatele, které by pracovní místa sledovaly.

91


9. Vzhledem k nerovnoměrnému regionálnímu čerpání, resp. chybějící vazbou mezi výší čerpání a stavem a úrovní trhu práce v daném regionu, se doporučuje začlenit regionální aspekty do výběru projektů, a to například přisouzením větší váhy specifickým kritériím, používaným při hodnocení a výběru projektů s tím, že i nadále by specifická kritéria stanovovaly orgány a instituce s regionální působností. 10. Rok 2008 byl posledním sledovaným rokem v rámci této zprávy; je vhodné připomenout, že do roku 2007 probíhal v EU a tedy rovněž v ČR velmi pozitivní ekonomický vývoj. Tato skutečnost přispěla k celkovému zrychlení a usnadnění procesu hledání zaměstnání a umožnila rozšířit záběr politiky pracovního trhu, kterou v důsledku nebývale vysokých výdajů prošlo velké množství nezaměstnaných. Tento pozitivní vývoj se promítl do realizace projektů OP RLZ (i dalších OP). 11. Doporučuje se vypracovat evaluaci dalšího vývoje vlivu kohezní politiky na úroveň a strukturu zaměstnanosti v roce 2011, která by dále rozšířila a prohloubila dosud získané poznatky, a při níž by bylo možné využít i data za období 2009 – 2010. Reflektován by tak byly i změny v období ekonomické krize.

92


6 Přílohy Obrázek č.1: Mapa České republiky v členění NUTS 2 a NUTS 3

Tabulka č. 24: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 (v %)

Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 (v %)

NUTS 2

Změna Změna Změna 1999- 2002- 20041999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2002* 2004* 2008*

Praha

4,0

4,2

3,9

3,6

4,2

3,9

3,5

2,8

2,4

1,9

91,4

106,8

48,8

Střední Čechy

8,0

7,5

6,7

4,9

5,2

5,4

5,2

4,5

3,4

2,6

61,6

109,8

48,2

Jihozápad

6,5

6,0

5,7

4,8

5,2

5,8

5,1

4,9

3,5

3,1

74,4

119,3

53,5

Severozápad

13,3 13,8 11,7 11,3 11,2 13,1 13,5 12,7

9,5

7,8

84,6

115,8

60,0

Severovýchod

7,7

6,9

6,2

5,3

6,5

6,7

5,6

6,1

4,8

4,0

69,3

125,0

60,5

Jihovýchod

8,2

7,8

7,8

6,8

7,2

7,9

7,7

7,1

5,2

4,0

82,8

115,3

51,4

Střední Morava

9,6

10,6

9,5

8,8

8,6

9,8

9,7

7,6

5,9

4,9

91,3

111,4

49,9

Moravskoslezsko

13,0 14,3 14,3 13,3 14,7 14,5 13,9 12,0

8,5

7,4

102,7

109,2

50,8

ČR celkem

8,7

5,3

4,4

83,7

114,0

52,9

8,8

8,1

7,3

7,8

8,3

7,9

7,1

Zdroj: http://www.czso.cz/csu/2009edicniplan.nsf/p/3103-09 * rok 1999, 2002 resp. 2004 = 100 %

93


Tabulka č. 25: Neumístění uchazeči o zaměstnání (k 31.12. příslušného roku)


2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Index změny 2004 2008*

hl. m. Praha

23 691

25 448

26 727

24 571

21 364

17 363

17 433

74

Střední Čechy

41 761

43 937

44 012

40 751

35 498

29 273

31 220

75

Jihozápad

41 344

43 808

44 072

44 132

38 385

30 968

34 262

83

Severozápad

90 250

93 861

92 219

88 549

79 873

62 869

59 094

65

Severovýchod

61 696

67 376

67 224

63 694

55 925

44 482

48 331

78

Jihovýchod

85 325

89 295

90 738

86 506

75 290

60 441

60 937

71

Střední Morava

69 154

72 391

71 197

65 685

56 788

43 666

43 518

63

Moravskoslezsko

101 214 106 304 105 486

96 528

85 422

65 816

57 455

57

ČR celkem

514 435 542 420 541 675 510 416 448 545 354 878 352 250

68

NUTS 2

Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí

* 2004 = 100 %

Graf č. 48: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle věku v %, stav roku 2008 s vyznačením stavu v roce 2004 Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS II dle věku (v %) stav roku 2008 s vyznačením stavu v roce 2004 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0

15 až 19 let

20 až 34 let

ce l ke m ČR

sle zs ko ra vs ko Mo

íM or av a St ře dn

ov ýc ho d Ji h

vý ch od Se ve ro

er oz áp ad Se v

Ji h oz áp ad

íČ St ře dn

hl. m. P

ra

ec hy

ha

0,0

celkem


94


Tabulka č. 26: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle věku (v %)

Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle věku NUTS 2 Věková skupina 15 až 19 let 20 až 34 let celkem

hl. m. Praha

Střední Jiho- Severo- Severo- JihoStřední Moravsko- ČR Čechy západ západ východ východ Morava slezsko celkem stav roku 2008

.

11,4

21,1

45,0

23,5

14,6

21,5

29,7

24,4

4,2

5,7

6,4

15,6

7,9

10,2

8,7

15,6

9,4

1,9

2,6

3,1

7,8

4,0

4,0

4,9

7,4

4,4

Věková skupina

index změny mezi roky 2004 -2008 (rok 2004 = 100%)

15 až 19 let

59,0

69,8

75,3

80,7

59,7

32,9

51,6

45,7

58,3

20 až 34 let

87,3

105,3

107,0

117,4

105,5

111,7

78,4

88,3

99,6

celkem

48,8

48,2

53,5

60,0

60,5

51,4

49,9

50,8

52,9

Zdroj: http://www.czso.cz/csu/2009edicniplan.nsf/p/3103-09 * 2004 = 100 %

95


Graf č. 49: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle vzdělání v %, stav roku 2008 s vyznačením stavu v roce 2004 Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS II dle vzdělání (v %) stav roku 2008 s vyznačením stavu v roce 2004 45,0 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0

em ce lk ČR

os le z sk sk Mo ra v

St ře


o

a íM or dn

ov Jih

ve r Se


av

d ýc ho

ch ov ý

oz á ve r Se

Základní vzdělání a bez vzdělání

od

d pa

oz áp ad

St

hl.

ře d

J ih

ní

m.

Če c

Pr ah

hy

a

0,0

Vysokoškolské


Tabulka č. 27: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle vzdělání (v %)

Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle vzdělání NUTS 2

hl. m. Střední Jiho- Severo- Severo- JihoStřední Moravsko- ČR Praha Čechy západ západ východ východ Morava slezsko celkem

Vzdělání

stav roku 2008

Základní vzdělání a bez vzdělání Střední bez maturity Střední s maturitou Vysokoškolské

9,9

9,4

12,1

29,8

18,0

14,6

16,0

29,6

19,0

2,5

2,7

3,2

6,3

3,6

4,4

4,9

6,9

4,4

1,5

1,8

2,0

3,8

2,6

3,1

3,8

4,7

2,8

1,3

1,2

1,1

.

2,0

2,1

2,2

2,3

1,6

index změny mezi roky 2004 -2008 (rok 2004 = 100%)

Vzdělání Základní vzdělání a bez vzdělání

57,6

54,9

66,4

80,8

89,6

67,2

62,1

73,8

73,1

96


Střední bez maturity Střední s maturitou Vysokoškolské

46,5

45,7

54,5

51,1

47,9

47,8

47,6

41,6

47,2

41,9

53,3

46,5

56,7

63,2

60,3

50,9

53,3

53,4

102,9

127,6

62,7

.

112,1

57,9

56,2

63,9

72,8

Zdroj: http://www.czso.cz/csu/2009edicniplan.nsf/p/3103-09 * 2004 = 100 %

Tabulka č. 28: Dlouhodobě nezaměstnaní (podíl neumístěných uchazečů s dobou hledání zaměstnání více než 1 rok na celkovém počtu uchazečů), v %

Dlouhodobě nezaměstnaní

NUTS 2

2004

2005

2006

2007

2008

Změna 2004 2008*

hl. m. Praha

40,2

37,3

35,2

33,3

29,9

-10,4

Střední Čechy

28,1

30,9

34,6

29,7

18,3

-9,7

Jihozápad

29,1

30,0

33,4

28,6

16,6

-12,5

Severozápad

51,1

56,9

58,0

52,5

46,6

-4,5

Severovýchod

28,1

30,3

39,5

37,8

27,7

-0,4

Jihovýchod

34,4

35,9

39,6

37,3

26,3

-8,1

Střední Morava

44,0

43,3

42,9

46,0

32,0

-12,1

Moravskoslezsko

50,7

54,4

53,8

45,5

46,6

-4,1

ČR celkem

40,2

42,5

44,9

41,1

32,4

-7,8

Zdroj: vlastní výpočet na základě dat Ministerstva práce a sociálních věcí * v procentních bodech

Tabulka č. 29: Objem vyčerpaných prostředků v regionech, programy ESF a ERDF programového období 2004 – 2006 (celkové veřejné prostředky)

Objem vyčerpaných prostředků v regionech programy ESF a ERDF programového období 2004 - 2006 Programy ERDF v%

Programy ESF v mil. Kč

v%

Celkem Podíl na ČR v v mil. Kč %

NUTS 2

v mil. Kč

hl. m. Praha

3 800,2

55,6

3 029,9

44,4

6 830,1

13,5

Střední Čechy

5 912,1

86,2

943,9

13,8

6 856,0

13,6

Jihozápad

4 573,9

79,1

1 207,7

20,9

5 781,5

11,4

Severozápad

4 075,5

72,7

1 527,3

27,3

5 602,8

11,1

Severovýchod

4 238,2

71,0

1 730,6

29,0

5 968,8

11,8

97


Jihovýchod Střední Morava

6 134,8 4 521,3

79,0 73,8

1 631,9 1 601,8

21,0 26,2

7 766,8 6 123,1

15,4 12,1

Moravskoslezsko

4 301,2

77,2

1 267,9

22,8

5 569,1

11,0

Celkem

37 557,2

74,4

12 940,9

25,6

50 498,1

100,0

Zdroj: MSSF Central (květen 2009) Pozn.: U vícecílového programu SROP jsou výdaje rozčleněny dle jednotlivých Fondů

Tabulka č. 30: Objem vyčerpaných veřejných prostředků v regionech v rámci programů ESF na průměrný počet uchazečů v letech 2006-2008 v příslušném NUTS 2

Objem vyčerpaných veřejných prostředků v regionech v rámci programů ESF* na průměrný počet uchazečů v letech 2006-2008 v příslušném NUTS 2 NUTS 2

Objem prostředků v Kč**

hl. m. Praha

161 855

Střední Čechy

29 498

Jihozápad

34 966

Severozápad

22 701

Severovýchod

34 906

Jihovýchod

24 894

Střední Morava

33 377

Moravskoslezsko

18 226

Celkem

33 593

Zdroj: Vlastní výpočet na základě dat z MSSF Central (květen 2009) a Ministerstva práce a sociálních věcí *Zahrnuty pouze OP programového období 2004-2006 (OP RLZ, JPD 3 a příslušná část SROP). Za OP LZZ nebyly do konce roku 2008 čerpány žádné prostředky. **Na průměrný počet uchazečů v letech 2006-2008

Tabulka č. 31: Počet podpořených osob z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ)

Počet podpořených osob z programů ESF 2004

2005

2006

2007

2008

celkem

Praha

-

-

1 273

2 305

2 265

5 843

Střední Čechy

-

-

2 908

4 398

1 768

9 074

Jihozápad

-

-

4 372

4 459

2 417

11 248

Severozápad

-

-

3 907

6 472

6 222

16 601

Severovýchod

-

-

3 211

5 874

3 832

12 917

Jihovýchod

-

-

5 860

7 576

5 916

19 352

Střední Morava

-

-

4 465

3 892

2 105

10 462

NUTS 2

98


Moravskoslezsko

-

-

3 719

5 873

5 110

14 702


-

-

29 715

40 849

29 635

100 199

Z toho OP LZZ celkem

-

-

-

-

11 243

11 243


Tabulka č. 32: Podíl podpořených osob z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ) na celkovém počtu podpořených osob z APZ (%)

Podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu podpořených osob z APZ 2004

2005

2006

2007

2008

Praha

0,0

0,0

60,0

80,2

82,6

Střední Čechy

0,0

0,0

42,9

58,3

45,8

Jihozápad

0,0

0,0

37,9

47,2

39,9

Severozápad

0,0

0,0

25,1

44,7

53,6

Severovýchod

0,0

0,0

27,1

46,5

44,5

Jihovýchod

0,0

0,0

35,4

53,0

54,6

Střední Morava

0,0

0,0

36,2

41,6

34,2

Moravskoslezsko

0,0

0,0

30,4

47,2

52,2


0,0

0,0

33,4

49,2

49,7

NUTS 2

Zdroj: Vlastní výpočet na základě dat Ministerstva práce a sociálních věcí

Tabulka č. 33: Podíl podpořených osob z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ) na celkovém počtu neumístěných uchazečů (%)

Podíl podpořených osob z programů ESF na celkovém počtu neumístěných uchazečů 2004

2005

2006

2007

2008

Praha

-

-

6,5

14,6

14,0

Střední Čechy

-

-

8,7

16,0

5,9

Jihozápad

-

-

12,2

15,6

7,4

Severozápad

-

-

5,2

10,9

11,0

Severovýchod

-

-

6,1

14,1

8,3

Jihovýchod

-

-

8,3

13,3

10,2

Střední Morava

-

-

8,5

9,6

5,1

Moravskoslezsko

-

-

4,6

9,6

9,4


-

-

7,1

12,3

8,8

NUTS 2

Zdroj: Vlastní výpočet na základě dat Ministerstva práce a sociálních věcí Pozn.: Pro výpočet byli zahrnuti pouze dosažitelní uchazeči, tj. uchazeči způsobilí k nastoupení do pracovního poměru

99


Tabulka č. 34: Podíly výzkumných pracovníků na celkové zaměstnanosti (%) Pracovníci ve výzkumu a vývoji

Výzkumníci

1999 2000 2001 2002 2003 2004 1999 2000 2001 2002 2003 2004 EU 15

1,53

1,54

1,56

1,60

1,60

1,59

0,88

0,88

0,90

0,94

0,95

0,96

ČR

1,12

1,14

1,11

1,13

1,18

1,28

0,61

0,64

0,62

0,65

0,67

0,73

Polsko

0,84

0,86

0,87

0,89

0,93

0,92

0,57

0,61

0,63

0,66

0,69

0,70

Maďarsko

1,11

1,18

1,18

1,26

1,24

1,27

0,65

0,73

0,73

0,77

0,77

0,78

Slovensko

1,05

1,06

1,04

0,99

0,97

1,02

0,72

0,75

0,75

0,72

0,75

0,80

Zdroj: EUROSTAT – New Cronos, Science and Technology, k 12. 8. 2007, in: Kadeřábková A. a kol.: Ročenka konkurenceschopnosti České republiky 2006 – 2007. Praha: Linde nakladatelství 2007.

Tabulka č. 35: Podíl více kvalifikovaných zaměstnanců (%) 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Česká republika

35,5

36,1

35,8

36,4

37,5

38,8

39,2

Zem. lesnictví a rybolov

18,1

18,9

19,1

19,4

20,4

20,1

20,3

Dobývání nerostných surovin

19,9

21,6

17,2

22,0

21,0

21,7

19,6

Potravin. a tabák. průmysl

17,4

18,2

17,4

16,1

19,9

20,3

19,6

Textilní a kožedělný prům.

13,2

14,2

12,1

13,1

16,0

13,9

16,4

Dřevozpracující prům.

22,7

23,9

21,0

21,3

23,5

23,9

25,7

Rafin. a chemický prům.

41,3

43,8

41,6

41,2

43,1

45,4

50,4

Výr. plastů a nekov. výrobků

18,6

17,4

17,8

19,6

20,4

22,3

22,8

Výr. kovů a kovových výrobků

20,9

22,0

21,6

23,2

23,6

24,4

23,3

Výroba strojů a zařízení

29,5

31,4

32,7

33,4

33,1

32,6

30,5

Výr. elektr. a opt. přístrojů

28,8

31,8

30,9

30,6

30,5

31,1

32,8

Výroba dopravních prostředků

25,8

25,9

25,9

26,3

25,1

224,5

25,3

Výroba náb., zprac. odpadu

14,3

14,7

15,7

17,9

19,2

17,5

22,5

100


Výroba elektr., plynu, vody, tepla

38,0

39,6

39,9

39,4

37,3

41,9

48,0

Stavebnictví

22,7

23,8

23,6

22,4

22,4

25,2

26,1

Obchod, pohost., ubyt., doprava

26,6

26,6

26,9

27,2

28,7

28,6

29,1

Peněžnictví, pojišťovnictví

64,3

68,0

68,6

71,2

73,5

74,3

75,7

Služby pro podniky

71,4

70,4

70,3

70,2

71,1

74,0

72,0

Ostatní služby

58,5

58,7

58,0

58,8

60,1

62,0

61,9

Zdroj: ČSÚ-VŠPS

101


7 Popis použité metodologie a zdrojů dat použitých ve studii Použitá metodologie vychází z metodologických přístupů, zmíněných nebo použitých ve třech hlavních dokumentech: a) v Pracovním dokumentu č. 6 Evropské komise Měření dopadů strukturálních fondů na zaměstnanost b) v metodologické stati Impact of the cohesion policy on the level and quality of employment in Poland, vydané v prosinci 2009 polským Ministerstvem pro místní rozvoj c) ve vlastních pracích zhotovitelů, které se zabývaly analýzami vývoje struktury zaměstnanosti v ČR Při pracích na zjišťování vlivu evropské kohezní politiky na zlepšení úrovně a kvality zaměstnanosti v ČR byly použity indikátory, které lze rozdělit do dvou skupin. První skupinu indikátorů tvořily všechny 4 indikátory, vymezené v zadávací dokumentaci zakázky, tj.: počet nově vytvořených pracovních míst počet udržených pracovních míst počet příjemců, kteří zvýšili svou kvalifikaci v důsledku intervence z fondů EU počet příjemců, kteří získali zaměstnání v důsledku intervence z fondů EU. U indikátoru počet nově vytvořených pracovních míst se vycházelo z definice (prokonzultované s příslušnými zástupci veřejných služeb zaměstnanosti ČR), která určuje nové pracovní místo jako místo vytvořené u zaměstnavatele a podpořené formou úhrady mzdových nákladů nebo nové pracovní místo pro sebezaměstnání (OSVČ) podpořené prostřednictvím vzdělávání a podpůrných služeb (např. informativních, poradenských, analytických). Udržené pracovní místo je naproti tomu chápáno jako pracovní místo podpořené prostřednictvím vzdělávání nebo rekvalifikace a nelze na něj poskytnout příspěvek na mzdu. Příjemcem (dotace ze SF) se rozumí subjekt zodpovědný za zajištění realizace projektů. Příjemci připravují vlastní projekty, které realizují, a to buď vlastními silami, nebo ve spolupráci s partnery, nebo prostřednictvím externího dodavatele, případně kombinací těchto variant.

102


Do druhé, rozsáhlejší skupiny indikátorů patří další indikátory, které byly potřebné pro zjištění a formulace náležitých odpovědí na evaluační otázky. Šlo například o tyto indikátory: počet zaměstnaných osob počet uchazečů o zaměstnání počet zájemců o zaměstnání počet účastníků v opatřeních aktivní politiky zaměstnanosti počet programů, zaměřených na podporu zaměstnanosti počet projektů, zaměřených na podporu zaměstnanosti výdaje na aktivní a pasivní politiku zaměstnanosti výdaje na intervence na podporu zaměstnanosti tempo ekonomického růstu míra zaměstnanosti míra nezaměstnanosti Zaměstnanými, jsou pro účely této studie chápány veškeré osoby, které v daném referenčním období (měsíc) pracovaly za odměny (mzdu, zisk) či mají pracovní místo. Zaměstnané osoby mohou být klasifikovány podle mnoha hledisek, zde byla použita KZAM, která je odvozena od mezinárodní klasifikace zaměstnání ISCO-88, viz text níže. Uchazečem o zaměstnání je fyzická osoba, která osobně požádala o zprostředkování vhodného zaměstnání ÚP, v jehož správním obvodu má bydliště, a která splňuje zákonem stanovené podmínky pro zařazení do evidence uchazečů o zaměstnání. Zájemcem o zaměstnání je fyzická osoba, která má zájem o zprostředkování zaměstnání a zatím účelem požádá o zařazení do evidence zájemců o zaměstnání kterýkoliv úřad práce na území ČR. Zájemci o zaměstnání úřad práce zprostředkovává vhodné zaměstnání a může mu zabezpečit rekvalifikaci. Míra zaměstnanosti představuje podíl zaměstnaných osob na celkovém počtu osob v dané věkové skupině. Nízká míra zaměstnanosti znamená nejen nevyužívání ekonomického potenciálu země, ale též náklady v podobě dodatečných výdajů na sociální zabezpečení a prevenci řady negativních společenských jevů. Ukazatel míry zaměstnanosti je konstruován jako procentní podíl osob zaměstnaných ve věku 14-64 let na celkovém počtu obyvatelstva ve stejné věkové skupině. Pokud se

103


míra zvyšuje, ukazuje to na schopnost ekonomiky generovat pracovní místa a zlepšovat tak situaci na trhu práce. Při zpracování této studie byl použit způsob zjišťování prostřednictvím výběrového šetření pracovních sil, resp. metodologie standardizované pro EU Labour Force Survey. Mírou nezaměstnanosti vyjadřujeme podíl nezaměstnaných osob na celkovém počtu ekonomicky aktivních osob (pracovní síla). Charakterizuje situaci na trhu práce a zprostředkovaně rovněž výkonnost ekonomiky. Míra nezaměstnanosti je vyjadřována na základě dat zjišťovanými dvěma metodami. První přístup vychází z evidence jednotlivých ekonomických subjektů. Druhý přístup, použitý při zpracování této studie, je založen na výběrovém šetření pracovních sil. Tato metodologie je mezinárodně sladěna podle principů stanovených Mezinárodní organizací práce. Mezi hlavní hlediska při sledování a analýze struktury uvedených indikátorů patřilo hledisko sledovaného časového období (zpravidla rok v období 1999 – 2008), hledisko regionu (na úrovni NUTS 2 nebo kraje, při mezinárodních srovnáváních i na úrovni různých zemí), hledisko ekonomického sektoru či odvětví (na úrovni hlavních ekonomických sektorů – primárního, sekundárního, terciárního - i na úrovni klasifikace NACE), hledisko druhu zaměstnání (na úrovni KZAM), hledisko úrovně vzdělání (na úrovni příslušného stupně klasifikace ISCED), u indikátorů vztahujících se k osobám, například zaměstnaným osobám, také hledisko pohlaví a věku. Použitá klasifikace NACE, vytváří rámec pro statistická data o činnostech v mnoha ekonomických oblastech (např. ve výrobě, zaměstnanosti, národních účtech). Srovnatelnost dat vytvořených podle klasifikace NACE nejen na evropské, ale rovněž na světové úrovni je dána tím, že NACE je součástí systému statistických klasifikací, které vznikly převážně pod záštitou Statistické divize Spojených národů. KZAM byla použita jako užívaná klasifikace zaměstnání Českým statistickým úřadem, která je odvozena od mezinárodní klasifikace zaměstnání ISCO-88. Tato klasifikace člení profese do deseti hlavních kategorií (0 – 9). Podle kvalifikační náročnosti profesí lze deset hlavních kategorií rozdělit do tří skupin zahrnujících profese spadající do kategorií 1 – 3 (kvalifikačně náročné profese), 4 – 8 (kvalifikačně středně náročné profese) a 9 (kvalifikačně nenáročné profese). Pro klasifikaci vzdělávání byla použita mezinárodní klasifikace vzdělávání ISCED. Tato klasifikace byla pětimístná. První místo označovalo úroveň vzdělávání a další dvě místa skupinu vzdělávacích programů, resp. obory vzdělávání. Podrobnější třídění vzdělávacích programů bylo provedeno posledními kódy klasifikace. Klasifikace ISCED má 7 úrovní vzdělávání (0 až 6), které mohou mít vnitřní členění A až C.

104


Informativní přehled členění a kódového značení úrovní vzdělávání podle ISCED:

0

preprimární vzdělávání (bez vzdělání)

1

primární vzdělávání

2

nižší sekundární vzdělávání 2A – stupeň, ze kterého je možné přejít na vyšší vzdělávání 2B – přípravný stupeň pro pracovní trh 2C – stupeň směřující na pracovní trh

3

vyšší sekundární vzdělávání 3A – stupeň, ze kterého je možné přejít na vyšší vzdělávání 3B - přípravný stupeň pro pracovní trh 3C - stupeň směřující na pracovní trh

4

postsekundární vzdělávání nižší než terciární 4A – stupeň, ze kterého je možné přejít na vyšší vzdělávání 4B – prakticky zaměřené studium

5

první stupeň terciárního vzdělávání 5A – stupeň, ze kterého je možné přejít na vyšší vzdělávání 5B - prakticky zaměřené studium

6

druhý stupeň terciárního vzdělávání

Primární data vztahující se k použitým indikátorům byla členěna z hlediska časového období na léta spadající do období před vstupem ČR do Evropské unie (1999 – 2003) a do období po tomto vstupu (2004 – 2008). V každém z těchto období byla používána primární data, relevantní (nebo také dostupná) pro dané období. Z hlediska analytických přístupů byly použity oba přístupy, požadované v zadávací dokumentaci zakázky, tj. jak přístup bottom-up, tak i přístup top-down.

105


V rámci přístupu bottom-up byly zjišťovány a poté analyzovány relevantní informace od příjemců podpory z fondů EU. Relevantní informace od příjemců fondů EU byly (v zájmu srovnatelnosti metodologie s dalšími zeměmi podílejícími se na projektu) zjišťovány prostřednictvím specifických dotazníkových šetření (viz. příloha), zaměřených na příjemce fondů EU. Při organizaci dotazníkových šetření byl využit fakt, že mezi konečnými příjemci jsou různé skupiny osob a organizací (např. uchazeči o zaměstnání, zaměstnavatelé, subjekty služeb zaměstnanosti – úřady práce, vzdělávací organizace apod.), což umožnilo zjišťovat vliv intervencí na zaměstnanost z hlediska různých aktérů ovlivňujících nabídku a poptávku na regionálním trhu práce. Při těchto pracích byly využity i metodologické zkušenosti, získané při pracích na hodnocení přínosu projektů ESF, zaměřených na posílení aktivní politiky zaměstnanosti. Při práci na projektu bylo rovněž využito toho, že NVF disponuje systémem Lime Surveys, který usnadňuje vytváření on-line dotazníků, sběr dat i vyhodnocování výsledků šetření. Do dotazníkových šetření byli zahrnuti příjemci podpory, přičemž bylo použito několik postupů a charakteristik. Do dotazníkových šetření byli zahrnuti příjemci z vybraných operačních programů, které podporovaly vytváření pracovních míst a jejichž řídící orgány tyto ukazatele sledovaly. Z období 2004 – 2006 šlo například o programy OP RLZ, IS EQUAL, JPD 3, JPD 2, OP PP, SROP a z období 2007 – 2013 o programy OP LZZ, OP PA a regionální operační programy. Příjemci podpory byli osloveni s využitím dat z MSSF – Central, popř. z dalších databází (např. DB MONIT). Rozsah vzorku respondentů byl stanoven se zřetelem k danému časovému období pro řešení úkolu. Celkem byly distribuovány, a následně vyhodnoceny, 4 dotazníková šetření, resp. dotazníková šetření provedená u čtyř typů respondentů/příjemců podpory ze SF. Jednalo se tyto cílové skupiny: Dotazníky pro příjemce podpory Dotazníky pro Úřady práce (APZ) Dotazníky pro Úřady práce (ESF) Dotazníky pro zaměstnavatele. V rámci cílové skupiny příjemci podpory bylo osloveno 450 příjemců OP RLZ, 700 příjemců OP PP, 50 příjemců Evropské iniciativy EQUAL, 60 příjemců JPD 3, 100 příjemců JPD 2 a 500 příjemců SROP. Celkem se tedy jedná o 1860 příjemců. Celkem jsme obdrželi 1386 odpovědí. V rámci cílové skupiny

106


Úřady práce bylo osloveno v případě APZ všech 74 úřadů práce a to jak na sekce odpovědné za zprostředkování tak na sekce odpovědné za zprostředkování, jež zajišťují agendu APZ. Celkem jsme obdrželi 198 odpovědí. V problematice ESF byly dotazovány úřady práce z pověřenou územní pravomocí, jednalo se tedy celkem o 14 úřadů práce, z nichž někteří odpověděli opakovaně, celkem bylo zaznamenáno 29 odpovědí. Nejnižší návratnost byla, podle očekávání, zaznamenána u cílové skupiny Zaměstnavatelé. V tomto případě bylo prostřednictvím Svazu průmyslu ČR rozesláno 1380 dotazníků, odpovědí jsme obdrželi pouze 149. Celkově se dá návratnost dotazníkového šetření hodnotit ovšem jako velmi vysoká. Individuální řízené rozhovory byly rovněž uskutečněny na vybraném vzorku příjemců podpory ze Strukturálních fondů. Za tímto účelem byli vybráni zaměstnavatelé, kteří pracovní místa za podpory ze Strukturálních fondů vytvořili. Přihlíželi jsme při tom k velikosti podniků (tj. k zastoupení různých kategorií podniků podle počtu zaměstnanců), k sektoru a také k regionálnímu hledisku. Při přístupu top-down byla k analýze využívána zejména data, zjišťovaná na národní úrovni. Se zřetelem k tematickému zaměření úkolu šlo zejména o informace, obsažené ve zprávách a šetřeních Českého statistického úřadu, Ministerstva práce a sociálních věcí a dalších organizací. Ze zpráv a šetření Ministerstva práce a sociálních věcí šlo zejména o periodické i jednorázové specifické zprávy o vývoji zaměstnanosti v ČR a o zprávy a evaluační studie zabývající se dosavadními výsledky implementace operačních programů Rozvoj lidských zdrojů (2004 – 2006) a Lidské zdroje a zaměstnanost (2006 – 2013). Základní metodou, používanou pro získávání informací a údajů, byl desk research všech dostupných materiálů a informací vztahujících se k předmětu realizace projektu. Základními zdroji pro desk research byly zejména monitorovací a evaluační zprávy z operačních programů, roční a pololetní analýzy zaměstnanosti a nezaměstnanosti v oborech, odvětvích a regionech a zprávy Českého statistického úřadu. Za účelem výpočtu čistých efektů přínosů prostředků ze SF bylo nezbytné použitých všechna dostupná uvedená data, ale rovněž použít zmíněné dotazníkové šetření a rozhovory. V kapitole 4 jsou prezentována data, která se podrobně věnují účinnosti projektů ESF v rámci OP RLZ. Vychází se ze souborů, které obsahují téměř 640 tisíc respondentů – nezaměstnaných a osob účastnících se některého z nabízených programů aktivní politiky pracovního trhu agregovaného z dat ze všech ÚP (za rok 2007). Efekty projektů OP RLZ byly počítány jako míra odchodu účastníků programů z evidence nezaměstnaných. Míra odchodu z evidence je hodnocena dlouhodobě, s odstupem 30 - 360 dnů.

107


Hodnoceny tak mohou být efekty krátkodobé, střednědobé i dlouhodobé, což je významné i z hlediska rozdílných „typů“ projektů ESF, resp. jejich zaměření a nabízených nástrojů. Výběrový soubor pro hodnocení efektů OP RLZ tedy tvořili: nezaměstnaní, kteří se účastnili a ukončili některý z projektů ESF v průběhu roku 2007 (účastníci byli sledováni až do 30. 6. 2008) nezaměstnaní, kteří se žádného z projektů (ESF ani APZ) v roce 2007 neúčastnili (kontrolní skupina byla vybrána metodou tzv. párování pomocí tzv. propensity skóre) Jednotkové náklady na vytvoření či udržení pracovního místa nelze vypočítat, projekty ESF jsou velmi různorodé a zahrnují v sobě široké spektrum nástrojů. Každý projekt má přitom různý počet těchto nástrojů. Nelze tedy jednoduše dát do poměru počet vytvořených pracovních míst s rozpočtem projektu. Navíc se náklady projektů velmi liší i dle jednotlivých cílových skupin. Klíčovou roli navíc hraje efekt výběru účastníků projektů. Do některých projektů tak vstupují „připravenější“ jednotlivci (např. absolventi jiných – předchozích – projektů včetně národní APZ) a aktivity realizované v rámci projektu již tedy nejsou tak finančně náročné, oproti projektům, které s cílovými skupinami pracují od počátku. Základními zdroji pro dat byly například: hlavní makroekonomické ukazatele ČR (ČSÚ) ukazatele zaměstnanosti a nezaměstnanosti v ČR podle výsledků výběrových šetření pracovních sil ČSÚ informace, obsažené v Ročenkách konkurenceschopnosti ČR (vlastní výzkumné materiály zabývající se vývojem a analýzami konkurenceschopnosti ČR v mezinárodním srovnání a také analýzou rozhodujících faktorů ovlivňujících tento vývoj včetně zaměření na oblast zaměstnanosti) informace z výsledků šetření EUROSTATu, například v oborech Economy and Finance nebo Structural Business Statistics zprávy, studie a analýzy zabývající se projekcí zaměstnanosti v odvětvích (vlastní materiály NVF) analýzy zabývající se prognózováním kvalifikačních potřeb na národních i regionálních trzích práce v ČR (vlastní materiály NVF)

108


evaluační zprávy operačních programů Konkrétní zdroje informací, z nichž bylo čerpáno, jsou uvedeny přímo v textu (např. u jednotlivých tabulek). Z informačních zdrojů, používaných pro srovnávání situace a/nebo vývoje v České republice a v zahraničí, byly používány zejména zprávy, studie a analýzy, které vznikly z iniciativy generálního direktorátu Zaměstnanost, sociální věci a rovné příležitosti Evropské komise. Do této kategorie se řadí i informace, které shromáždily pracovní týmy, ustavené a fungující s podporou Evropské komise, jmenovitě týmy pracující v rámci činnosti European Employment Observatory. Do informačních zdrojů zabývajících se situací na úrovni EU a použitých při řešení úkolu patří rovněž práce Evropského centra pro podporu rozvoje odborného vzdělávání (CEDEFOP) zabývající se vývojem na evropském trhu práce. Šlo například o dvě shrnující studie Future Skill Needs in Europe – Synthesis Report a Future Skill Supply in Europe – Synthesis Report, které se zabývají existujícím stavem i očekávaným vývojem na straně nabídky i poptávky na evropském trhu práce.

109


8 Seznam grafů Graf č. 1:

Počet vytvořených pracovních míst za období 2004 -2008

Graf č. 2:

Rozložení nově vytvořených pracovních míst dle strukturálního fondu a typu příjemce

Graf č. 3:

Rozložení nově vytvořených pracovních míst dle sektoru

Graf č.4:

Srovnání zastoupení pracovních míst dle sektoru

Graf č. 5:

Rozložení nově vytvořených pracovních míst dle věku

Graf č. 6:

Srovnání zastoupení pracovních míst dle vzdělání osob

Graf č. 7:

Podíl žen na nově vytvořených pracovních místech

Graf č. 8:

Zastoupení specifických skupin osob na vytvořených pracovních místech

Graf č. 9:

Zastoupení specifických skupin v projektech

Graf č. 10:

Udržitelnost nově vytvořených pracovních míst

Graf č. 11:

Míra zaměstnanosti osob ve věku 15-64 let v ČR, 1999-2008

Graf č. 12:

Vývoj věkové struktury v ČR, 1999-2008

Graf č. 13:

Míra zaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 ČR

Graf č. 14:

Vývoj zaměstnanosti ve znalostně náročných službách

Graf č. 15:

Obecná míra zaměstnanosti v NUTS 2

Graf č. 16:


Graf č. 17:

Dlouhodobá nezaměstnanost v regionech NUTS 2

Graf č. 18:

Vyčerpané prostředky programů SF v programovém období 2004 – 2006

Graf č. 19:

Podpořené osoby z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ)

Graf č. 20:

Efekty programu OP RLZ – návrat do evidence nezaměstnaných

Graf č. 21:

Účinnost OP RLZ dle cílových skupin (účast v evidenci nezaměstnaných po 360 dnech od ukončení podpory)

Graf č. 22:

Efekty rekvalifikací – účast v evidenci nezaměstnaných

Graf č. 23:

Přínos projektů ze SF

Graf č. 24:

Vytvořená pracovní místa dle profesních skupin

Graf č. 25:

Udržená pracovní místa dle profesních skupin

Graf č. 26:

Pracovní místa dle profesních skupin a fondu – srovnání s průměrem za oba fondy

Graf č. 27:

Počty ekonomických subjektů podle územního členění

Graf č. 28:

Počty ekonomických subjektů v ČR, 1999-2008

Graf č. 29:

Vývoj nezaměstnanosti

110


Graf č. 30:

Podíl zaměstnanosti v technologicky náročných sektorech na celkové zaměstnanosti (%)

Graf č. 31:

Vývoj podílu osob s terciárním vzděláním, zaměstnaných v technologicky náročných sektorech (%)

Graf č. 32:

Sektorová zaměstnanost v ČR

Graf č.33:

Změna sektorové zaměstnanosti, EU 25

Graf č. 34:

Poptávka podle typu povolání, 2006-2020, EU 25

Graf č.35:

Vliv kvalifikace na zaměstnanost

Graf č.36:

Generační obměny pracovníků v energetice (předpoklad do r. 2016)

Graf č. 37:

Index změny podílu osob se zkráceným úvazkem po vstupu do EU (2004 = 100%)

Graf č. 38:

Zastoupení částečných úvazků v nově vytvořených pracovních místech

Graf č. 39:

Index změny podílu osob se zkráceným úvazkem po vstupu do EU dle vzdělání (2004 = 100%)

Graf č. 40:

Index změny podílu osob se zkráceným úvazkem po vstupu do EU dle věkových skupin (2004 = 100%)

Graf č. 41:

Důvody práce na zkrácený pracovní úvazek v letech 2003 až 2008

Graf č. 42:

Index změny podílu osob pracujících na dobu určitou po vstupu ČR do EU

Graf č. 43:

Vývoj variability míry nezaměstnanosti mezi regiony NUTS 2 ČR v letech 1999 až 2008

Graf č. 44:

Vývoj variability míry nezaměstnanosti mezi regiony NUTS 2 ČR v letech 1999 až 2008

Graf č. 45:

Podíl osob s terciárním vzděláním v technologicky středně a vysoce náročných sektorech zpracovatelského průmyslu v letech 2003-2007 v EU (%)

Graf č. 46:

Podíl osob s terciárním vzděláním v sektoru technologicky náročných služeb v letech 2003 a 2007 v EU ( %)

Graf č. 47:

Porovnání mzdové hladiny a podílu terciárně vzdělaných osob v kvalifikačně náročných odvětvích v ČR (2006)

Graf č. 48:

Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle věku v %, stav roku 2008 s vyznačením stavu v roce 2004

Graf č. 49:

Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle vzdělání v %, stav roku 2008 s vyznačením stavu v roce 2004

111


9

Seznam tabulek

Tabulka č. 1:

Vývoj struktury zaměstnaných podle vzdělání v ČR

Tabulka č. 2:

Vývoj struktury zaměstnaných podle ekonomických sektorů v ČR, 1999 -2008

Tabulka č. 3:

Vývoj struktury zaměstnanosti podle povolání v ČR, 1999-2008 (%)

Tabulka č. 4:

Počet vytvořených hrubých pracovních míst v programovém období 2004-2006

Tabulka č. 5:

Počet podpořených osob celkem (ESF+národní) na celkovém počtu neumístěných uchazečů (v %)

Tabulka č. 6:

Vývoj počtu obyvatelstva

Tabulka č. 7:

Průměrná hrubá měsíční mzda

Tabulka č. 8:

Ekonomický růst v ČR

Tabulka č. 9:

Vývoj struktury zaměstnanosti podle kategorií profesí

Tabulka č. 10: Indexy znalostní ekonomiky Tabulka č. 11: Trh práce v České republice (trendy, 1999-2007) Tabulka č. 12: Podíl pracovní síly s vysokoškolským vzděláním (v % pracovních sil) Tabulka č. 13: Podíly osob pracujících na zkrácený úvazek na celkovém počtu zaměstnaných osob Tabulka č. 14: Zastoupení zkrácených pracovních úvazků dle nejvyššího dosaženého vzdělání osob Tabulka č. 15: Podíly osob pracujících na dobu určitou Tabulka č. 16: Podíly osob pracujících na dobu určitou dle vzdělání (rok 2008) Tabulka č. 17: Důvody práce na dobu určitou Tabulka č. 18: Regionální rozdíly v míře nezaměstnanosti České republiky v letech 1999, 2004, 2008 Tabulka č. 19: Beta divergence/konvergence na úrovni NUTS 2 ČR – míra nezaměstnanosti v letech 1999 až 2008 Tabulka č. 20: Index změny míry nezaměstnanosti v NUTS 2 České republiky mezi lety 1999 a 2000 Tabulka č. 21: Regionální rozdíly v míře dlouhodobé nezaměstnanosti České republiky v letech 1999, 2004 a 2008 Tabulka č. 22: Beta divergence/konvergence na úrovni NUTS 2 ČR – míra dlouhodobé nezaměstnanosti v letech 1999 až 2008 Tabulka č. 23: Vývoj průměrné měsíční mzdy v ČR podle vzdělání Tabulka č. 24: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 (v %) Tabulka č. 25: Neumístění uchazeči o zaměstnání (k 31.12. příslušného roku) Tabulka č. 26: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle věku (v %) Tabulka č. 27: Obecná míra nezaměstnanosti v jednotlivých NUTS 2 dle vzdělání (v%)

112


Tabulka č. 28: Dlouhodobě nezaměstnaní (podíl neumístěných uchazečů s dobou hledání zaměstnání více než 1 rok na celkovém počtu uchazečů), v % Tabulka č. 29: Objem vyčerpaných prostředků v regionech, programy ESF a ERDF programového období 2004 – 2006 (celkové veřejné prostředky) Tabulka č. 30: Objem vyčerpaných veřejných prostředků v regionech v rámci programů ESF na průměrný počet uchazečů v letech 2006-2008 v příslušném NUTS 2 Tabulka č. 31: Počet podpořených osob z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ) Tabulka č. 32: Podíl podpořených osob z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ) na celkovém počtu podpořených osob z APZ (%) Tabulka č. 33: Podíl podpořených osob z programů ESF (OP RLZ, JPD 3, OP LZZ) na celkovém počtu neumístěných uchazečů (%) Tabulka č. 34: Podíly výzkumných pracovníků na celkové zaměstnanosti (%) Tabulka č. 35: Podíl více kvalifikovaných zaměstnanců (%)

113


10

Seznam obrázků

Obrázek č. 1: Mapa České republiky v členění na NUTS 2 a NUTS 3

114


11

Seznam použitých zdrojů

Analýza vývoje zaměstnanosti a nezaměstnanosti v roce 2008. Praha: Ministerstvo práce a sociálních věcí, duben 2009 EUROSTAT – New Cronos, Science and Technology, k 12. 8. 2007 EUROSTAT (2003a), EUROSTAT (2007b) EUROSTAT: Labour Force Survey 2003 (2. čtvrtletí) a 2007 (roční průměry) Hodnocení přínosu projektů OP RLZ k APZ v ČR, VÚPSV, 2010 IS SF Kadeřábková A. a kol.: Ročenka konkurenceschopnosti České republiky 2006 – 2007, Praha, Linde nakladatelství 2007 Kolektiv CES VŠEM, NOZV NVF: Konkurenční schopnost České republiky 2008 – 2009, Praha, Linde nakladatelství, 2010 Krajské ročenky Českého statistického úřadu za jednotlivé kraje z relevantních let MSSF Central Skill needs in Europe, Focus on 2000. CEDEFOP Panorama series; 160. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2008 Statistická ročenka České republiky 2009. Praha: Scientia 2009 Trh práce v ČR 1993 až 2008. Praha, Český statistický úřad, 2009 World Bank – Knowledge Assessment Matrix

115


Internetové zdroje http://www.portal.mpsv.cz/sz/politikazamest/trh_prace/rok2009/Anal2009.pdf. http://www.czso.cz/csu/2009edicniplan.nsf/p/3103-09 http://www.czso.cz http://portal.mpsv.cz/sz/stat/nz. http://www.czso.cz/csu/2009edicniplan.nsf/p/3103-09

Další prameny Informace pro zpracování této zprávy byly poskytnuty rovněž přímo odpovědnými pracovníky těchto rezortů:

Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR Ministerstvo průmyslu a obchodu ČR Ministerstvo pro místní rozvoj ČR

V neposlední řadě byly pro zpracování zprávy použity informace z dotazníkového šetření provedeného zpracovatelem.

116


12

Seznam zkratek

APZ

Aktivní politika zaměstnanosti

CES VŠEM

Centrum ekonomických studií Vysoké školy ekonomie a managementu

ČSÚ

Český statistický úřad

ČSÚ

Český statistický úřad

ERDF

European Regional Development Fund - Evropský fond regionálního rozvoje

ESF

Evropský sociální fond

HDP

Hrubý domácí produkt

HT

High-tech služby

ICT

Informační a komunikační technologie

IS

Informační systém

IS EQUAL

Iniciativa Společenství EQUAL

ISCED

International Standard Classification of Education/ Mezinárodní standardní klasifikace vzdělávání

JPD 2

Jednotný programový dokument pro Cíl 2 (regionu NUTS II hl.m. Praha)

JPD 3

Jednotný programový dokument pro Cíl 3 (regionu NUTS II hl. m. Praha)

KIS

Znalostně náročné služby

KZAM

Klasifikace zaměstnání

MPO

Ministerstvo průmyslu a obchodu

MSSF

Monitorovací systém strukturálních fondů

NACE

Statistické klasifikace ekonomických činností, (akronym)

117


NOK

Národní orgán pro koordinaci – Sekce MMR

NOZV NVF

Národní observatoř zaměstnanosti a vzdělávání Národního vzdělávacího fondu

NUTS

Nomenklatura územních statistických jednotek / územní statistické jednotky (pro potřeby regionální politiky EU)

NUTS 2

Úroveň jednotlivých oblastí ČR

NUTS 3

Úroveň jednotlivých krajů ČR

NVF

Národní vzdělávací fond

OKEČ

Odvětvová klasifikace ekonomických činností

OP

Operační program

OP LZZ

Operační program Lidské zdroje a zaměstnanost

OP RLZ

Operační program Rozvoj lidských zdrojů

OP RVMZ

Operační program Rozvoj venkova a multifunkční zemědělství

OPPA

Operační program Praha Adaptabilita

OPPI

Operační program Podnikání a inovace

OPPP

Operační program Průmysl a podnikání

OZP

Osoba se zdravotním pojištěním

PM

Pracovní místo

ŘO

Řídící orgán

SF

Strukturální fondy

SROP

Sektorový regionální operační program

VŠPS

Výběrové šetření pracovních sil

118

VLIV KOHEZNÍ POLITIKY NA ÚROVEŇ A KVALITU ZAMĚSTNANOSTI V ČESKÉ REPUBLICE

Recommend Documents